Tab. 1 - Risultati dell’analisi Wls stepwise
Variabili    Rrgl       Reg2       Reg3       Regi       Reg5    
Occ       -7,88E-05                                              
           (-0,353)                                              
Imp       -6.48E-10  -4.14E-10                                   
          (-0,514)    (-0,389)                                   
Exp       -3,13E-09  -3.11E-09  -3,89E-09                        
          (-0,716)    (0,715)    (-1,012)                        
Lau       -3,92E-07  -3,99E-07  -3,81E-07  -3.66E-07             
          (-1,268)   (-1,301)    (-1,263)   (-1,214)             
Va        1.83E-08   1.77E-08    1.72E-08  1J2E-08     1.62E-08  
          (4.768)**  (5,156)**  (5,386)**  (5,359)**  (5,206)**  
Diplo     -2/72E-06  -2.67E-06  -2.60E-06  -2.73E-06  -2.69E-06  
          (-4,596)** (-4,657)** (-4,789)** (-5,136)** (-5,071)** 
Stud      l,76E-05   L54E-05    1.49E-05   1.77E-05    1.69E-05  
          (2,264)*   (3,271)**  (3,316)**  (5,045)**  (4,894)**  
Occi      -9.43E-04  -9,99E-04  -9.59E-04  -1.00E-03  -l,00E-03  
          (-2,883)** (-3,515)** (-3,636)** (6,038)**  (-5,970)** 
Costante     0,18       0,18       0,18       0,18       0,18    
          (24,140)** (25,594)** (28,593)** (30,649)** (30,697)** 
                                        \W                       
F           7,31**     8,42**     9,90**   11,68**     14,15**   
R sqr        0,41       0,41       0,41       0,41       0,39    
  * significativo al 95% ** significativo al 99%
     La sola variabile che risulta avere lo stesso segno è il numero di diplomati per provincia, mentre il valore aggiunto, il numero di studenti iscritti alle scuole secondarie ed il numero di occupati nel settore industriale appaiono con segno invertito. Da qui la necessità di sottoporre il modello ad un analisi di extreme bound per verificare la robu-
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