模型非标准化系数标准系数B标准 误差试用版tSig.(常量)-42.21913.541-3.118.010公共安全支出.179.003.99851.244.000表格（四）

　　已排除的变量b模型Beta IntSig.偏相关共线性

　　统计量容差国防支出.001a.007.994.002.010财政支出-.119a-.477.644-.149.007人均收入-.314a-1.726.115-.479.010国民总收入-.432a-1.926.083-.520.006从逐步回归法系数表格得出模型中只包含一个自变量公共安全支出X1，回归方程为：

　　E(y|X1)=-42.219+0.179X1

　　y=-42.219+0.179X1+ε

　　3.2拟合优度检验和方差分析

　　表格（五）

　　模型汇总b

　　模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.998a.996.99524.80841表格（六）

　　Anovab

　　模型平方和df均方FSig.1回归1534083.54911534083.5492625.952.000a残差6426.20911584.201总计1540509.75812a. 预测变量: (常量), 公共安全支出。

　　b. 因变量: 武警经费

　　从SPSS统计分析软件输出的结果来看，该模型的拟合程度很高，调整后的R方达到0.995，超过了0.85的要求。回归平方和的F值为2625.952，P值趋近于0，说明该模型通过了显著性水平为0.05的检验，拟合优度很高。

　　3.3 估计与预测

　　如果回归方程是显著的，那说明回归方程是有意义的，可以用作估计与预测。在这里，对武警经费规模的个体值yi的估计和预测是必要的。由所求模型可知在X1i时间序列已知的情况下,个体值的期望为：

　　E(yi|X1i)=-42.219+0.179X1i,i=1,2,3,……

　　i是E(yi|X1i)的无偏估计,var()=σ2(XTX)-1

　　yi的个体值为:yi=-42.219+0.179X1i+εi

　　下面我们计算个体值的预测区间:

　　因为yi=i+εi,εi~N(0,σ2),yi与i独立,所以

　　yi-i~N(0,［1+X1i(XT1X1)-1XT1i］σ2),

　　于是t=(yi-i)/1+X1i(XT1X1)-1XT1i~t(n-p-1)

　　因此yi的置信度为0.95的预测区间为

　　i±t0.025(n-p-1)1+X1i(XT1X1)-1XT1i

　　根据以上结果，可对2000至2012年武警经费规模进行估计，并与实际值进行比较。

　　表格（七）(单位：亿元)

　　案例诊断a

　　案例

　　数目标准

　　残差武警经费预测值预测区间1-.361220.501229.401167.17,1291.642-.121082.021085.041025.42,1144.673-.43933.84944.39886.78,1002.0142.49866.29806.07743.87,868.275-.81664.13683.70628.25,739.166.16585.17581.14525.92,636.357-.37388.03397.07341.43,452.738-.79326.87346.07290.10,402.049-1.12287.09314.34258.13,370.5510-.45264.21275.11218.57,331.6711.17247.41243.11186.25,299.9812.57220.73206.78149.53,264.05131.07202.24176.24118.63,233.873.4结果分析

　　（一）由回归分析得出y=-42.219+0.179X1+ε，说明武警经费规模的期望与公共安全支出存在显著的线性相关，且系数0.182反映了武警经费规模的期望对公共安全支出的弹性。

　　（二）通过对武警经费规模时间序列个体值的估计和预测，得出预测区间，并与期望值和实际值进行比较，可以看出实际值落在预测区间内围绕期望值上下波动，也可以反映本模型的显著性。

　　4 结论

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