模型的检验

(1)从该结果中可以看出，整体上线性回归拟合一般，其中的参数t值显示(机械销售收入)对Y（钢铁销售收入）的影响不显著，且向量系数的符号与经济意义相悖。表明模型中解释变量确实存在多重共线性。此外，还可以作辅助回归模型检验、方差膨胀因子检验等，检验结果是类似的，即模型中解释变量存在多重共线性。

运用OLS方法逐一求y对各个解释变量的回归。结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。经分析比较得如下回归模型：......

经济意义分析

从最终的结果可以看出，(机械销售收入)对y的影响不是特别的明显。从经济的相关角度我们可以看出，机械销售收入对钢材销售收入的影响被另外的经济因素所覆盖或替代了。

由F=72.56212>(4,42)=2.58（显著性水平=0.05)，表明从整体上看到钢材销售收入与建材销售收入、汽车销售收入、机械销售收入、家电销售收入之间线性关系显著。拟合优度检验=0.924132说明，回归方程即上述函数的解释能力为92.4132%，即建材销售收入、汽车销售收入、机械销售收入、家电销售收入对钢材销售收入变动的92.4132%作出解释。回归方程的拟合优度较好。

回归系数估计值=0.404698>0，说明钢材销售收入与建材销售收入、汽车销售收入、机械销售收入、家电销售收入正方向变动，当其他条件不变时，建材销售收入每增加1亿元时，将推动钢材销售收入增加0.404698亿元；回归系数=0.192581>0，=0.152209>0说明钢材销售收入与汽车销售收入及家电销售收入同方向变动，而这两个行业销售收入的变化对钢材收入的变化的影响相比于建材行业而言较小。 

单个回归系数的显著性检验：从单个因数的影响看，在5%左右显著性水平下，建材销售收入、汽车销售收入、家电销售收入对钢材销售收入的影响是显著的，机械销售收入对钢材销售收入的影响是不显著的。这从它们的t值为4.315719、4.926802和1.945395也可以看出。可以认为，机械销售收入对钢材销售收入的影响已间接的被其它行业对钢材销售收入的影响所包含了，不直接地反映在模型上。

从得到的模型分析，建材销售收入对钢材销售收入的影响是最主要的。因此，掌握了建材行业的发展状况就能掌握钢材行业的走势，在此基础上考虑汽车行业与家电行业的情况对把握钢材行业的发展方向也有一定的作用。