(②)建立不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目数、固定资产投资额等因素的多元线性 回归方程，并解释各回归系数的实际意义。 (3)在不良贷款的总变差中，被估计的回归方程所解释的比例是多少？ (4)根据建立的回归方程，对回归方程线性关系的显著性及各回归系数的显著性进行检验( -0.05)。 (5)当回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关时，我们就说存在多重共线性。在回归分 析中存在多重共线性将会产生某些问题，如可能会给回归的结果造成混乱，甚至会把分析引入歧途： 可能对参数估计值的正负号产生影响，特别是阝的正负号有可能同我们预期的正负号相反。试分析 建立的回归方程是否存在多重共线性，你认为哪些因素应该从模型中剔除。 (6)若贷款余额x,=100、累计应收贷款x:=10、贷款项目个数x,=15和固定资产投资额x,=60,根 据建立的回归方程，求不良贷款(y)的95%置信区间和预测区间。(2) 建立不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目数、固定资产投资额等因素的多元线性 回归方程，并解释各回归系数的实际意义。 （3）在不良贷款的总变差中，被估计的回归方程所解释的比例是多少？ （4）根据建立的回归方程，对回归方程线性关系的显著性及各回归系数的显著性进行检验（a =0.05）。 （5）当回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关时，我们就说存在多重共线性。在回归分 析中存在多重共线性将会产生某些问题，如可能会给回归的结果造成混乱，甚至会把分析引入歧途； 可能对参数估计值的正负号产生影响，特别是 i ˆ 的正负号有可能同我们预期的正负号相反。试分析 建立的回归方程是否存在多重共线性，你认为哪些因素应该从模型中剔除。 (6) 若贷款余额x 1 =100、累计应收贷款x2 =10、贷款项目个数x3 =15 和固定资产投资额x4 =60，根 据建立的回归方程，求不良贷款( y )的95%置信区间和预测区间