D. 对所建立的回归模型进行T检验，并解释模型的经济意义

T检验是一种用于比较两个或多个样本均值差异的统计方法。在回归模型中，我们通常会对模型参数进行估计，并使用这些参数来预测因变量。为了评估这些预测值的准确性，我们可以使用T检验来比较实际观测值与模型预测值之间的差异。

以下是进行T检验的步骤：

1. 收集数据：首先，我们需要收集包含因变量和自变量的数据。确保数据的质量和完整性对于准确评估模型的经济意义至关重要。

2. 拟合回归模型：使用收集到的数据拟合一个回归模型。这可以通过最小二乘法或其他回归方法来实现。

3. 计算预测值：使用拟合好的回归模型计算因变量的预测值。

4. 计算残差：将实际观测值减去预测值，得到残差。

5. 进行T检验：将残差平方与模型误差（即残差的平方和除以自由度）进行比较。如果残差平方与模型误差不显著，那么我们可以认为回归模型是有效的。

6. 解释模型的经济意义：根据T检验的结果，我们可以得出以下结论：
- 如果T检验的p值小于显著性水平（通常为0.05），则说明回归模型是显著的，即模型中的自变量对因变量有显著影响。这意味着我们可以利用这个模型来预测未来的因变量值，从而为决策提供依据。
- 如果T检验的p值大于显著性水平，则说明回归模型是无效的，即模型中的自变量对因变量没有显著影响。在这种情况下，我们需要重新审视自变量的选择和模型的假设，或者尝试其他类型的回归模型。

总之，通过进行T检验，我们可以评估回归模型的有效性和准确性，并为决策者提供有关未来趋势的信息。这对于经济分析和决策制定具有重要意义。