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我用eviews给1978年至2009年我国的税收收入（被解释变量），GDP，财政支出，商品零售物价指数做回归分析（数据均来自统计年鉴）
分析结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/26/11   Time: 21:29
Sample: 1978 2009
Included observations: 32
Y=C(1)+C(2)*X1+C(3)*X2+C(4)*X3
        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
C(1)        -6364.753        3126.888        -2.035492        0.0514
C(2)        0.046266        0.012844        3.602152        0.0012
C(3)        0.616568        0.062883        9.804931        0.0000
C(4)        56.00831        29.37556        1.906629        0.0669
R-squared        0.996570            Mean dependent var        12135.70
Adjusted R-squared        0.996202            S.D. dependent var        16097.40
S.E. of regression        991.9984            Akaike info criterion        16.75379
Sum squared resid        27553701            Schwarz criterion        16.93701
Log likelihood        -264.0606            F-statistic        2711.676
Durbin-Watson stat        1.053262            Prob(F-statistic)        0.000000

四个t值中有两个的绝对值没有大于临界值，确定数据没错，那这样说明什么，还能拒绝原假设吗？
还是继续做变量筛选呢？

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关键词：eviews问题 EVIEWS Eview Views view 回归分析 Error 统计

F检验是拒绝原假设的

X3为 商品零售物价指数（上年=0）
我给X3和Y做散点图，没有像X1，X2那样分布在一条直线附近，应该是没有什么相关，所以他的t值没有大于临界值
我在想如果用另外一个商品零售物价指数（以1978=100）来做回归分析，应该会呈高度正相关！

想问下，到底是以上年=100的物价指数来做回归分析好，还是以1978=100的好？