在回归模型模型中，如何进行系数检验？

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在回归模型中，怎样进行系数检验？
如下面方程中，Y=1867.159+0.058276X，X增加1个单位时，在95%的可能性内，Y会增加多少（Y的增加值的区间是多少）？怎样计算？
多谢！
EVIEWS的回归结果如下：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/22/11 Time: 15:23
Sample: 1993 2010
Included observations: 18
Y=C(1)+C(2)*X
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C(1)	1867.159	195.4850	9.551418	0.0000
C(2)	0.058276	0.001047	55.67325	0.0000
R-squared	0.994864	Mean dependent var		10902.00
Adjusted R-squared	0.994543	S.D. dependent var		6259.752
S.E. of regression	462.3991	Akaike info criterion		15.21517
Sum squared resid	3421007.	Schwarz criterion		15.31410
Log likelihood	-134.9366	Hannan-Quinn criter.		15.22881
F-statistic	3099.511	Durbin-Watson stat		1.992434
Prob(F-statistic)	0.000000

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关键词：回归模型 系数检验 observations coefficients coefficient 计量经济学 回归模型 系数检验

这个问题应该等价于回归系数的区间估计问题

我也知道，这个问题应该等价于回归系数的区间估计问题，而且这个问题就是回归系数的区间估计问题。
可我不知道该怎么操作……

找本计量经济学的基础理论书就知道了