《多元线性回归分析》开放性实验报告(共15页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上多元线性回归分析开放性实验报告实验题目: 影响我国财政收入的因素 经济学院 : 国贸 专业 092 班学生姓名 : = 学 号 : = 指导教师 : = 时 间 : 2012.7.1-2012.7.10 统计软件实训任务实训一 经济现象的多元线性回归模型的建立与应用1、拟定研究问题(1)拟定研究背景。影响我国财政收入的因素(2)确定研究问题。对影响我国财政收入因素的分析,依据多元线性回归分析的基本理论选择因变量和自变量(3)确定样本。样本容量20个。财政收入为Y;国内生产总值为X1;就业人数为X2;关税为X3;(4)收集并形成数据文件。2、统计软件操作(1)调出多元线
2、性回归分析菜单(2)进行一级对话框的各项设置(3)进行二级对话框的各项设置(4)执行程序3、多元线性回归模型的结果分析(1)写出多元线性回归模型(2)进行模型有效性的检验(3)模型的应用4、技术参数。完成一份开放性试验报告,在5000字左右。目录一、经济现象的多元线性回归模型的建立与应用1、研究问题(1)研究背景:影响我国财政收入的因素(2)研究问题:对影响我国财政收入有关因素的分析。(3)样本设计:样本容量20个研究数据。其中,Y代表财政收入,X1代表国内生产总值,X2代表就业人数, X3代表关税。 TYX1X2X319913149.4821781.565491187.2819923483.
3、3726923.566152212.7519934348.9535333.966808256.4719945218.148197.967455272.6819956242.260793.768065291.8319967407.9971176.668950301.8419978651.147897369820313.4919989875.9584402.370637313.04199911444.0889677.171394562.23200013395.2799214.672085750.48200116386.04.273025840.52200218903.64.773740704.27
4、200321715.25.874432923.13200426396.47.3752001043.77200531649.29.4758251066.17200638760.2.4764001141.78200751321.78.3769901432.59200861330.35.4774801769.95200968518.30.9779951483.81201083101.51.0783881568.72 2、统计软件操作(1)调出多元线性回归分析菜单。(2)一级对话框设计 财政收入Y 国内生产总值X1 就业人数X2 关税 X3(3)二级对话框设计 T,检验图残差的正态性检验图预测值检验图
5、OK执行程序3、结果的分析与研究(1)模型:(2)模型有效性的检验 R检验(可拟程度的检验)。Model Summary(b)ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson1.999(a).997.9971327.05263.904a Predictors: (Constant), X3, X1, X2b Dependent Variable: Y因为R=0.999,R2=0.997, ,所以模型整体的可拟程度很高,模型有效。t检验(模型参数即各个自变量的检验)。Coefficients(a)Mode
6、l Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.Collinearity StatisticsBStd. ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)77553.40815489.647 5.007.000 X1.238.0091.10127.333.000.10010.010X2-1.256.233-.222-5.378.000.09510.519X34.7812.528.1021.891.077.05518.107a Dependent Variable: YT检验的相伴概率(sig)是0、0,都小于
7、显著性水平0.05,而0.077大于显著性水平0.05,所以X1 、X2(即自变量)是有效的, X3无效的。F检验(模型整体有效性的检验)。ANOVA(b)Model Sum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression.9053.6352052.172.000(a)Residual.97616.686 Total.88119 a Predictors: (Constant), X3, X1, X2b Dependent Variable: YF检验的相伴概率(sig)0.000小于临界值0.05,所以拒绝零假设,认为模型整体有效。DW检验(残差项序列自相关的
8、检验)。DW=0.904,所以存在自相关。VIF检验(各个自变量多重共线性的检验)。Model Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.Collinearity Statistics BStd. ErrorBeta ToleranceVIF1(Constant)77553.40815489.647 5.007.000 X1.238.0091.10127.333.000.10010.010 X2-1.256.233-.222-5.378.000.09510.519 X34.7812.528.1021.891.077.055
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