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三、某单位职工的生产任务完成情况和性别、年龄、职业、职称、学历等数据如下表，分析性别、年龄、职业、职称、学历对完成任务有无显著的差异，并写出具体的回归函数

生产任务	性别	年 龄	职 称	学 历
25 26 28 30 31 32 34 36 39 40 43 46 52 54 55	女性 男性 女性 女性 男性 男性 女性 男性 女性 男性 男性 男性 男性 女性 男性	中年组 青年组 中年组 中年组 青年组 青年组 青年组 青年组 青年组 青年组 青年组 青年组 中年组 中年组 中年组	助工 助工 助工 助工 工程师 助工 工程师 工程师 高工 工程师 助工 工程师 高工 高工 高工	初中毕业 高中毕业 高中毕业 高中毕业 初中毕业 高中毕业 大学毕业 高中毕业 大学毕业 高中毕业 大学毕业 大学毕业 初中毕业 大学毕业 高中毕业

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关键词：EVIEWS Views Eview view EWS EVIEWS 高手

Dependent Variable: Y
Method: ML/QML - Poisson Count (Quadratic hill climbing)
Date: 02/23/06 Time: 00:36
Sample: 1 15
Included observations: 15
Convergence achieved after 3 iterations
QML (Huber/White) standard errors & covariance

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

C 3.779338 0.044084 85.72996 0.0000
XB2 -0.356647 0.028871 -12.35317 0.0000
NL2 -0.312305 0.040670 -7.678940 0.0000
ZC2 -0.181843 0.050408 -3.607399 0.0003
ZC3 0.140714 0.041719 3.372926 0.0007
XL2 0.120202 0.028960 4.150678 0.0000
XL3 0.417431 0.039867 10.47058 0.0000

R-squared 0.959004 Mean dependent var 38.06667
Adjusted R-squared 0.928257 S.D. dependent var 10.06029
S.E. of regression 2.694647 Akaike info criterion 6.491896
Sum squared resid 58.08899 Schwarz criterion 6.822319
Log likelihood -41.68922 Hannan-Quinn criter. 6.488376
Restr. log likelihood -59.14787 Avg. log likelihood -2.779281
LR statistic (6 df) 34.91730 LR index (Pseudo-R2) 0.295170
Probability(LR stat) 4.47E-06

Estimation Command:
=====================
COUNT(D=P,H) Y C XB2 NL2 ZC2 ZC3 XL2 XL3

Estimation Equation:
=====================
Y = @EXP(C(1) + C(2)*XB2 + C(3)*NL2 + C(4)*ZC2 + C(5)*ZC3 + C(6)*XL2 + C(7)*XL3)

Substituted Coefficients:
=====================
Y = @EXP(3.779337741 - 0.356646564*XB2 - 0.3123048841*NL2 - 0.1818426421*ZC2 + 0.1407144144*ZC3 + 0.1202021966*XL2 + 0.4174308732*XL3)

xb代表性别  NL代表年龄  以此类推

我的作业已经交了，谢谢各位帮忙！