假设投资函数模型估计的回归方程为（括号内的数字为t统计量值 Î（t）=5.0+0.4Y(t）+0.6I(t-1） （4.0)（3.2)其中I(t）和Y（t）分别为第t期投资和国民收入。 R2 =0.8, DW =2.05,n=24, （1）对总体回归系数β1、B2的显著性进行检验(a=0.05);（2）若总离差平方和TSS=25，试求随机误差项ut方差的估值;（3）计算统计量，并对模型总体的显著性进行检验（a=0.05）。

好的，让我来回答你的问题。

（1）对总体回归系数β1、β2的显著性进行检验(a=0.05)。

根据题目所给的信息，我们可以求出β1和β2的t值分别为4.0和3.2，而在显著性水平为0.05时，自由度为22的t分布表中的临界值为±2.074。

因为4.0和3.2都大于2.074，所以我们可以得出结论：在显著性水平为0.05时，β1和β2都是显著的。

（2）若总离差平方和TSS=25，试求随机误差项ut方差的估值。

在本题中，样本量n=24，自变量个数k=2，所以模型的自由度为n-k-1=21。又因为R2=0.8，所以可得到：

TSS = ESS + RSS
25 = 0.8 * TSS + RSS

将RSS用估计的随机误差项ut的平方和SSE表示，可得到：

25 = 0.8 * TSS + SSE
SSE = 25 - 0.8 * TSS
= 25 - 0.8 * 25
= 5

因此，随机误差项ut方差的估值为SSE/(n-k-1)=5/21。

（3）计算统计量，并对模型总体的显著性进行检验(a=0.05)。

根据题目所给的信息，我们可以计算出F统计量的值：

F = (ESS/k) / (SSE/(n-k-1))
= (0.8 * TSS / k) / (SSE/(n-k-1))
= (0.8 * 25 / 2) / (5/21)
= 33.6

在显著性水平为0.05时，自由度为2和21的F分布表中的临界值为3.47。因为33.6大于3.47，所以我们可以得出结论：在显著性水平为0.05时，该模型总体是显著的。

相关问题

这样定义数组时char dest[strlen(src) + 1];，提示括号内必须时常量值为什么

### 回答1：
在C语言中，数组的长度必须是常量表达式，这是因为数组在编译时被分配了一块静态内存，而静态内存的大小必须在编译时确定。在你的代码中，strlen(src)并不是一个常量表达式，因为它在运行时才能确定，因此编译器无法在编译时确定dest数组的大小。为了避免这个问题，你可以使用动态内存分配函数malloc()来动态地分配内存，例如：

char* dest = malloc(strlen(src) + 1);

这样可以在运行时动态地分配足够的内存来存储字符串。不过，需要记得在使用完dest数组后，使用free()函数释放内存，以避免内存泄漏。

### 回答2：
当定义数组时，需要指定数组的长度。在C语言中，数组长度必须是一个常量值。

在你提供的代码中，定义了一个名为`dest`的字符数组，其长度为`strlen(src) + 1`。`strlen(src)`是一个函数，用于计算字符串`src`的长度。然而，由于数组长度必须是一个常量值，而不是在运行时才能确定的值，因此编译器会提示错误。

为了解决这个问题，你可以将数组的长度改为一个常量值，例如:

#define MAX_LENGTH 100
char dest[MAX_LENGTH];

或者，你也可以使用动态内存分配的方式来创建一个合适大小的字符数组，例如:

char* dest = malloc(strlen(src) + 1);

注意，使用动态内存分配需要在使用完数组后手动释放内存，以避免内存泄漏:

free(dest);

### 回答3：
在定义数组时，数组的长度必须是常量值，即在编译时就需要确定数组的长度。这是因为数组在内存中是连续存储的，编译器需要提前知道数组占用的内存空间大小，才能正确分配内存。

在这个示例中，定义数组的长度为`strlen(src) + 1`，其中`strlen(src)`表示字符串`src`的长度，再加上1的原因是为了留出字符串结束符`\0`的位置。然而，`strlen(src)`并非常量值，因为它是在运行时计算得出的。

因此，在数组定义中使用`strlen(src)`作为长度是不合法的，会导致编译器报错提示括号内必须是常量值。正常情况下，应该使用一个确定的常量值作为数组长度，例如：

char dest[MAX_LENGTH];

其中`MAX_LENGTH`是一个表示最大长度的常量。这样定义的数组长度是在编译时就确定的，不会引起编译器的报错。

某右侧检验,z检验统计量,检验统计量值为1.96,p值

某右侧检验是一种假设检验方法，用于判断总体参数是否在某个特定的值以上。z检验统计量是一种用于估计总体参数的统计量，其计算方法是将样本均值与总体均值的差异除以标准误，得到的比值即为z检验统计量值。常见的z检验统计量值为1.96。

在进行右侧检验时，我们要首先设定一个原假设和一个备择假设。原假设通常是我们要证伪的假设，而备择假设则是与之相对的假设。我们会通过计算z检验统计量值来判断样本均值是否显著地大于总体均值。

当计算得到的z检验统计量值为1.96时，我们需要通过查找标准正态分布表上对应的p值来进行判断。p值是指在原假设成立的情况下，出现与样本均值差异相对于总体均值差异更大或更极端的概率。

如果p值小于显著性水平（通常设定为0.05），则我们可以拒绝原假设，即统计结果表明样本均值显著地大于总体均值。反之，如果p值大于显著性水平，则我们接受原假设，即统计结果不能表明样本均值显著地大于总体均值。

总之，某右侧检验的z检验统计量值为1.96时，我们需要根据对应的p值来判断样本均值是否显著地大于总体均值。