X4    -10.53634    1.379519    -7.637693    0.0000
C    72.47851    2.726934    26.57876    0.0000
R平方值    0.510208        被解释变量均值    56.71397
调整 R平方值    0.501462       被解释变量标准差    19.22194
再对X5主营业务收入增长率进行一元回归,结果如下:
表格 9:对X5回归

变量    系数    标准差    t统计值    伴随概率  
X5    -0.086183    0.061381    -1.404067    0.1658
C    59.48188    3.185892    18.67040    0.0000
R平方值    0.034006        被解释变量均值    56.71397
调整 R平方值    0.016757       被解释变量标准差    19.22194
再对X6利润增长率进行一元回归,结果如下:
表格 10:对X6回归

变量    系数    标准差    t统计值    伴随概率  
X6    -0.019393    0.014556    -1.332318    0.1882
C    57.83309    2.643958    21.87368    0.0000
R平方值    0.030724        被解释变量均值    56.71397
调整 R平方值    0.013415       被解释变量标准差    19.22194
    再对X7存货周转率进行一元回归,结果如下:
表格 11:对X7回归

变量    系数    标准差    t统计值    伴随概率  
X7    -0.241758    0.125781    -1.922051    0.0597
C    60.26427    3.081365    19.55765    0.0000
R平方值    0.061887        被解释变量均值    56.71397
调整 R平方值    0.045135       被解释变量标准差    19.22194
从结果可以看出,在以X4为解释变量的一元回归模型中,调整后的可决系数最大。在这里作者将选取X4作为进入回归模型的第一个解释变量,先形成一元回归模型。再将剩余解释变量分别加入模型,分别得到结果如下:
表格 12:对X4、X1回归

变量    系数    标准差    t统计值    伴随概率  
X4    -10.24900    1.436700    -7.133708    0.0000
X1    -3.11吹冰9    4.147556    -0.吹冰652    0.4555
C    73.82611    3.272417    22.56012    0.0000
R平方值    0.515189        被解释变量均值    56.71397
调整 R平方值    0.497559       被解释变量标准差    19.22194
表格 13:对X4、X2回归

变量    系数    标准差    t统计值    伴随概率  
X4    -10.12983    1.327801    -7.629027    0.0000
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