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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 -3.117519 4.147556 -0.751652 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