Y=0.2643+0.0993 X1-0.1028 X2+0.03 X3 即：α=0.2643； β1=0.0993； β2=0.1028；
β3=0.03课件四源自模型的检验1、经济意义检测
通过上述线性回归得到模型，现在就其具体形式进行检验： （1）α为正，表示各影响因素保持原有的规模，球员的平均工资水平
以往的格局。
课件
二、模型及数据
1、建立模型：Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+ε
2、变量分析
α表示在没有任何因素影响下的NBA球员平均工资水平；β1表示美 国GDP水平对NBA球员平均工资水平的影响；β2表示美国通货膨胀率 对NBA球员平均工资水平的影响；β3表示NBA联盟工资帽对NBA球员 平均工资水平的影响；β3表示美国的经济增长率对NBA球员平均工资 水平的影响；β4表示美国CPI水平对NBA球员平均工资水平的影响；ε 为随机扰动项。
T=(^βi-βi)/S(^βi)
当βi=0时，T1=30.73；T2=1.53；T3=0.72 T0.025(28)=1.52<Ti (i=1,2,3)则拒绝原假设，接受备择假 设，βi显著不为0。
课件
3、计量经济学检验
添加剔除变量
在这里采用Frisch综合分析法，检验模型各解释变量间是否 存在多重共线问题： 具体方法是：
Prob > F
= 0.0000
R-squared = 0.9789
Adj R-squared = 0.9762
Root MSE
= .2993
y
x1 x2 x3 _cons
Coef. Std. Err. t P>|t|
.0993122 -.1028195 .0299608 .2643725
