及课外读物的支出，并求出相应的预测区间(a=0.05)。 （(C)重复(a)过程，但此时用当前平均小时工在。 (d)重复(b)过程，但此时用当前平均小时工资】 (e)如果(a)和(c)的回归结果不同，你如何解释？ (f)如果(b)和(d)回归结果不同，你如何使回归结果合理化？ 劳动力参与数据 年份 CLFPRM CLFPRF UNRM UNRE AHE82 AHE 1980 774 51.5 6.9 74 778 6.66 1981 77.0 52.1 7.4 7.9 7.69 7.25 1982 76.6 52.6 9.9 9.4 7.68 7.68 198 76.4 53.9 9.9 198 76. . 5 5 876 1989 76.4 5 . 5.4 9.60 1990 76.4 .5 5.5 10.01 1991 75.8 57. 7.2 6.4 7.45 10.32 1992 75.8 57.8 7.0 7.41 10.57 1993 75.4 57.9 6.6 7.39 10.83 1994 75.1 58.8 6.0 7.40 11.12 1I99 6 11.44 199 5.4 11.82 CLFPRM:城市 L UNRM: 城市失 女性 AE82:平均小时工资，(1982美元价) AE:平均小时工资，（当前美元价） 资料来源：《总统经济报告》，1997年 11.设某商品的需求量y(百件)，消费者平均收入X,(百元)，该商品价格X,(元)。经viws软件 对观察的10个月份的数据用最小二乘法估计，结果如下：（被解释变量为Y) VARIABLE COEFFICIENT STD.ERROR T-STAT 2-TAILSIG C 99.469295 13.472571 7.3830965 0.000 2.5018954 0.7536147 X2 -6.5807430 1.3759059 ( R-squared 0.949336 Mean of dependent var 80.00000 Adjusted R-squared S.D.of dependent var 19.57890 S.E of regression 4.997021 Sum of squared resid 174.7915 Durbin-Watson stat F-statistics (及课外读物的支出，并求出相应的预测区间（α=0.05）。 10．下表给出 1980~1996 年美国的城市劳动力参与率、失业率等数据。 （a）建立一个合适的回归模型解释城市男性劳动力参与率与城市男性失业率及真实的平均小时工资之 间的关系。 （b）重复（a）过程，但此时的变量为女性城市劳动参与率。 （c）重复（a）过程，但此时用当前平均小时工资。 （d）重复（b）过程，但此时用当前平均小时工资。 （e）如果（a）和（c）的回归结果不同，你如何解释？ （f）如果（b）和（d）回归结果不同，你如何使回归结果合理化？ 劳动力参与数据 年份 CLFPRM CLFPRF UNRM UNRF AHE82 AHE 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 77.4 77.0 76.6 76.4 76.4 76.3 76.3 76.2 76.2 76.4 76.4 75.8 75.8 75.4 75.1 75.0 74.9 51.5 52.1 52.6 53.9 53.6 54.5 55.3 56.0 56.6 57.4 57.5 57.4 57.8 57.9 58.8 58.9 59.3 6.9 7.4 9.9 9.9 7.4 7.0 6.9 6.2 5.5 5.2 5.7 7.2 7.9 7.2 6.2 5.6 5.4 7.4 7.9 9.4 9.2 7.6 7.4 7.1 6.2 5.6 5.4 5.5 6.4 7.0 6.6 6.0 5.6 5.4 7.78 7.69 7.68 7.79 7.80 7.77 7.81 7.73 7.69 7.64 7.52 7.45 7.41 7.39 7.40 7.40 7.43 6.66 7.25 7.68 8.02 8.32 8.57 8.76 8.98 9.28 9.66 10.01 10.32 10.57 10.83 11.12 11.44 11.82 CLFPRM：城市劳动力参与率，男性，（%） CLFPRF：城市劳动力参与率，女性，（%） UNRM：城市失业率，男性，（%） UNRF：城市失业率，女性，（%） AHE82：平均小时工资，（1982 美元价） AHE：平均小时工资，（当前美元价） 资料来源：《总统经济报告》，1997年 11.设某商品的需求量 Y （百件），消费者平均收入 X1 （百元），该商品价格 X2 （元）。经Eviews软件 对观察的10个月份的数据用最小二乘法估计，结果如下：（被解释变量为 Y ） VARIABLE COEFFICIENT STD.ERROR T-STAT 2-TAILSIG C 99.469295 13.472571 7.3830965 0.000 X1 2.5018954 0.7536147 （ ） X2 - 6.5807430 1.3759059 （ ） R-squared 0.949336 Mean of dependent var 80.00000 Adjusted R- squared （ ） S.D. of dependent var 19.57890 S.E of regression 4.997021 Sum of squared resid 174.7915 Durbin-Watson stat （ ） F – statistics （ ）