（1）估计回归方程的参数及随机干扰项的方差?2，计算R2及R。
（2）对方程进行F检验，对参数进行t检验，并构造参数95%的置信区间。
（3）如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭消费支出估计是多少？构造该估计值的95%的置信区间。（个值与均值） R代码与输出结果：
x1=c(23.56,24.44,32.07,32.46,31.15,34.14,35.3,38.7,39.63,46.68) x2=c(7620,9120,10670,11160,11900,12920,14340,15960,18000,19300) y=c(591.9,654.5,623.6,647,674,644.4,680,724,757.1,706.8)
nx1=length(x1)
nx2=length(x2)
ny=length(y)
nx1;nx2;ny
lm.1=lm(y~x1+x2)
summary(lm.1)
Call:
lm(formula = y ~ x1 + x2)
Residuals:
Min1QMedian3Q Max
-22.014 -14.084 4.59110.50219.640
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 626.50928540.13010015.612 1.07e-06 ***
x1-9.790570 3.197843-3.0620.01828 *
x2 0.028618 0.005838 4.9020.00175 **
---
Signif. codes:0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 17.39 on 7 degrees of freedom
Multiple R-squared:0.9022,Adjusted R-squared:0.8743F-statistic: 32.29 on 2 and 7 DF,p-value: 0.0002923
?2
由输出结果显示，两个解释变量的估计值为-9.79057、0.028618。对
方程进行F检验，其中F统计量的值为32.29，P值为0.0002923小于0.05，拒绝原假设，即认为该方程显著；对参数进行t检验，其P值分别为0.01828、0.00175，均小于0.05，则拒绝原假设，即该回归参数显著。
anova(lm.1)#方差分析表
Analysis of Variance Table
Response: y
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
x1 1 12265.1 12265.1 40.558 0.0003785 ***
x2 1 7266.8 7266.8 24.030 0.0017491 **
Residuals 7 2116.8 302.4
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
随机干扰项的方差的估计值为302.4。
置信区间：
> confint(lm.1)
2.5 %97.5 %
(Intercept) 531.61667773 721.40189160
x1 -17.35226657 -2.22887363
x2 0.01481343 0.04242289
预测：
new.x=data.frame(x1=35,x2=20000)
new.y=predict(lm.1,new.x,interval="prediction",level=0.95) New.y
new.x=data.frame(x1=35,x2=20000)
new.y=predict(lm.1,new.x,interval="prediction",level=0.95) new.y
fit lwr upr
1 856.2025 759.4252 952.9798
当商品单价为35元，某一月收入为20000元的家庭的消费支出估计是856.2025；且该估计值的95% 的置信区间为[759.4252，952.9798]。
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