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做这个回归的目的是看人口政策是否对降低人口的增长率有效
时间        人口数        是否实行政策        t        时间        人口数        是否实行政策        t
1970        82992        0        1        1990        114333        1        21
1971        85229        0        2        1991        115823        1        22
1972        87177        0        3        1992        117171        1        23
1973        89211        0        4        1993        118517        1        24
1974        90859        0        5        1994        119850        1        25
1975        92420        0        6        1995        121121        1        26
1976        93717        0        7        1996        122389        1        27
1977        94974        0        8        1997        123626        1        28
1978        96259        0        9        1998        124761        1        29
1979        97542        0        10        1999        125786        1        30
1980        98705        0        11        2000        126743        1        31
1981        100072        0        12        2001        127627        1        32
1982        101654        0        13        2002        128453        1        33
1983        103008        1        14        2003        129227        1        34
1984        104357        1        15        2004        129988        1        35
1985        105851        1        16        2005        130756        1        36
1986        107507        1        17        2006        131448        1        37
1987        109300        1        18        2007        132129        1        38
1988        111026        1        19        2008        132802        1        39
1989        112704        1        20        2009        133474        1        40
用这张数据表做回归分析，应变量是人口，解释变量为  Di—0未实行人口政策；1实行人口政策 。t---时间
      用模型   ㏑Y^=B1+B2Di+t+ui                       
        lnYi=11.36600+0.046724Di+0.010575t
                Se=(0.005963)(0.040691)(0.000434)
                 T=(1905.965)(4.370602)(24.38008)
                   P  (0.0000) (0.0001)  (0.0000)
                 F=(1151.559)   P(0.00000)
                 R=0.984189       R(adjusted)=0.983334
做出来的结果是这样的，可是我对数据的解释却是实行人口政策比不实行人口政策的人口增长率上涨了4.06%
是我的模型错了么？还是根本就不能这么做呢？希望各位高手指点迷津

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关键词：求指教 adjusted adjust 人口增长率 人口政策 增长率

你这个模型问题大大的。首先基于经验分析，从其他研究来看，你的虚拟变量和因变量应该都处于自变量的范畴。其次，假设你的设计师正确的，那么数据也需要做一些处理，它们不在同一量纲上，做出来的结果怎么会让人满意呢？第三，不知道你做没做相关检验，也就是确定一下解释变量能否进入回归方程，是否有伪回归现象出现？

其实问题很简单。将时间t引入方程做自变量是可以的，但问题的关键是人口Y序列是否平稳。建议看一看人口Y序列相关图与偏相关图并做单位根检验。从你的结果，感觉不平稳。人口Y序列很有可能是一个一阶或二阶自回归过程，那么你的方程就不对了。用带漂移项的一阶自回归：DY（T）=B+B1Di+B2DY（T-1）+U（一阶），加入时间趋势项也可（检验确认）。计算两个时间段的期望：E（DY）=（B+B1Di）/（1-B2）可得两时间段的出生率差异。

在自回归的基础上直接选择chow点进行检验，应该能够说明问题，关键是人口增长的机制是否能用自回归代表，查查人口预测的书吧~

317792209 发表于 2011-11-4 20:55
你这个模型问题大大的。首先基于经验分析，从其他研究来看，你的虚拟变量和因变量应该都处于自变量的范畴。 ...

恩恩。。O(∩_∩)O谢谢

DF89HB6686 发表于 2011-11-4 21:26
其实问题很简单。将时间t引入方程做自变量是可以的，但问题的关键是人口Y序列是否平稳。建议看一看人口Y序列 ...

谢谢啦~~~

haitianxxing 发表于 2011-11-4 21:32
在自回归的基础上直接选择chow点进行检验，应该能够说明问题，关键是人口增长的机制是否能用自回归代表，查 ...

也很感谢你，谢谢~~

当然，决定今年人口数的因素很多，但往年的人口数以及往年的人口增长率难道不是重要原因吗？

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