研究人员试图通过随机调查取得50名从业人员的性别、 月 收入和月 消费支出数据， 来建立居民消费支出的预测模型。 分析中性别变量的取值为男性＝1， 女性＝0。
根据得到的50组数据， 用Excel进行回归分析（支出为因变量， 性别和收入为自变量） ， 部分结果如下。 己知居民的平均支出为2188元， 计算模型预测误差的离散系数。
| 回归统计 |
|
R Square 0.9840 |
模型预测误差的离散系数为： cv＝（s/x(＿)） ×100%＝cv＝（99.2477/2188） ×100%＝4.536%。
根据以下结果写出回归方程的表达式， 说明回归系数的含义， 并计算月 收入为3000元的女性的平均支出。
| Coneffients | 标准误差 | t Star | P-value | |
| Intereept | 355.89 | 47.8602 | 7.4361 | 0.0000 |
| 收入 | 0.64 | 0.0131 | 48.7803 | 0.0000 |
| 性别 | -413.86 | 28.4723 | -14.5357 | 0.00000 |
根据回归结果， 得到回归方程的表达式为： Y(∧)t ＝355.89＋0.64X1t －413.86X2t
变量X1 的回归系数为0.64， 其统计含义为： 在性别相同的条件下， 收入每上升1个单位， 消费支出平均上升0.64个单位；
变量X2 的回归系数为－413.86， 其统计含义为： 在收入相同的条件下， 女性的消费支出平均比男性高413.86元。
在回归分析中， 我们通常需要对回归方程同时做t检验和F检验。 这两种检验的目的有何区别？ 可以相互替代吗？
t检验用来检验回归方程中的某个回归系数是否显著； 而F检验则用来检验回归方程中整体的显著性。 二者只有在一元线性回归方程中才可以相互替代。