中国民航客运量的回归模型论文

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1、回归分析论文题目:中国民航客运量的回归模型学校:平顶山学院院系:数学与信息科学学院专业:10级统计学学号:101120154姓名:赵春杰日期:2012年10月26日20我国民航客运量的变化趋势及其成因摘要改革开放以来,中国的经济飞速发展，人民的生活水平也发生了很大的变化；民航一直是交通运输中的一种不可少的方式，一定程度上也反映了人民的生活水平的提高，为了对民航客运量做出准确地评估和预测,本文利用多元线性回归分析方法研究我国民航客运量的变化趋势及其成因，数据来自《中国统计年鉴》（1981—2010年民航客运量）,利用spss软件对数据进行处理和分析.关键词多元线性回归分析、回归

2、方程、显著性检验、相关性、民航客运量20一、模型的建立与分析(一)研究我国1981年至2010年民航客运量与各影响因素之间的关系1)数据来源：《中国统计年鉴》（1981—2010年民航客运量）如下表1表1.我国民航客运量与影响因素年份y民航客运总量（万人）x1GDP（万元）x2居民消费（万元）x3铁路客运量（千人）x4民航航线里程（万公里）x5来华旅游入境人数（万人）19814014891.62627.99530021.83776.7119824455323.42902.99992223.27792.4319833915962.73231.110604422.91947.71

3、9845547208.1374211035326.021285.22198574490164687.411211027.721783.3198699710275.25302.110857932.432281.951987131012058.66126.111242938.912690.231988144215042.87868.112264537.383169.481989128316992.38812.611380747.192450.141990166018667.89450.99571250.682746.21991217821781.510730.69508055.9

4、13335.651992288626923.513000.19969383.663811.51993338335333.916412.110545896.084152.71994403948197.921844.2108738104.564368.41995511760793.728369.7102745112.94638.651996555571176.633955.994797116.655112.75199756307897336921.593308142.55758.791998575584402.339229.395085150.586347.84199960948

5、9677.141920.4100164152.227279.562000672299214.645854.6105073150.298344.3920017524109655.249435.9105155155.368901.2920028594120332.753056.6105606163.779790.8320038759135822.857649.897260174.959166.21200412123159878.365218.5111764204.9410903.82200513827184937.472652.5115583199.8512029.2320061

6、5968216314.482103.5125656211.3512494.21200718576265810.395609.8135670234.313187.33200819251314045.4110594.5146193246.1813002.74200923052340506.9121129.9152451234.5112647.59201026843397983154554.1168145276.513182.34202）研究方法：建立y与自变量的多元线性回归模型如下：其中=0var（）=3)实证分析：（1）对收集数据作相关分析，用spss软件计算增广相关矩阵，输出

7、结果如下表2.相关性y民航客运总量（万人）x1GDP（万元）x2居民消费（万元）x3铁路客运量（千人）x4民航航线里程（万公里）x5来华旅游入境人数（万人）Pearson相关性y民航客运总量（万人）1.000.996.994.809.936.932x1GDP（万元）.9961.000.995.820.929.922x2居民消费（万元）.994.9951.000.784.950.937x3铁路客运量（千人）.809.820.7841.000.597.622x4民航航线里程（万公里）.936.929.950