应用统计学 第12章例题分析

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1、第12章例题分析（课本340页）（1）相关分析各变量之间的相关关系矩阵（包括自变量和因变量）　不良贷款(亿元）各项贷款余额（亿元）本年累计应收贷款（亿元）贷款项目个数（个）本年固定资产投资额（亿元）不良贷款(亿元）1各项贷款余额（亿元）0.843571361本年累计应收贷款（亿元）0.731505010.6787717641贷款项目个数（个）0.700281490.8484164040.585831491本年固定资产投资额（亿元）0.518518090.7797021580.472430960.7466461各变量之间的相关关系矩阵（各个自变量之间的相关关系）　各项贷款余额（亿元）本年累计应收

2、贷款（亿元）贷款项目个数（个）本年固定资产投资额（亿元）各项贷款余额（亿元）1本年累计应收贷款（亿元）0.678771761贷款项目个数（个）0.84841640.5858311本年固定资产投资额（亿元）0.779702160.4724310.7466461结论：各自变量不仅仅跟因变量存在较强的线性相关关系，而且自变量彼此之间也存在较强的相关关系。（2）回归分析SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.893086776RSquare0.797603989AdjustedRSquare0.757124787标准误差1.778752284观测值25方差分析　dfSSMSFSigni

3、ficanceF用于判断总体中线性关系是否显著。回归分析4249.37120662.342819.704041.04E-06残差2063.27919383.16396总计24312.6504　　　9　Coefficients此为各变量前面的系数，也就是各个参数的估计值标准误差tStatP-value用于判断各个变量在总体中对Y是否影响显著Lower95%Upper95%以下为各个参数所在的95%的置信区间Intercept-1.0216397630.78237236-1.305822920.206433969-2.6536399030.61036038各项贷款余额（亿元）0.040039353

4、0.010433723.837495340.0010284640.0182749940.06180371本年累计应收贷款（亿元）0.1480338910.0787943331.8787377980.07493542-0.0163282060.31239599贷款项目个数（个）0.0145293530.0830331580.1749825370.862852686-0.158674780.18773349本年固定资产投资额（亿元）-0.0291928660.015072973-1.936768920.067030076-0.0606345370.0022488结论：（一）估计的多元线性回归方程为

5、：-1.021639763+0.040039353x+0.148033891x+0.014529353x-0.029192866x或者如下写亦可：-1.021639763+0.040039353x+0.148033891x+0.014529353x-0.029192866x（二）拟合优度检验：（三）显著性检验（1）总体的线性关系是否显著（线性关系的显著性检验）SignificanceF＝1.04E-06<0.05,表明总体中因变量Y（不良贷款）与自变量X１-X4(贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资额)有显著的线性关系。（2）总体中各个变量对Ｙ是否影响显著（回归系数的显著性检验）

6、各项贷款余额（亿元）0.001028464本年累计应收贷款（亿元）0.074935429贷款项目个数（个）0.862852686本年固定资产投资额（亿元）0.067030076P-value=0.001028464<0.05，总体中各项贷款余额对不良贷款有显著影响；P-value=0.07493542>0.05，总体中本年累计应收贷款对不良贷款没有显著影响；P-value=0.862852686>0.05，总体中贷款项目个数对不良贷款没有显著影响；P-value=0.067030076>0.05，总体中固定资产投资额对不良贷款没有显著影响；对于以上回归方程的结果，可以通过假设检验判断，总体中只

7、有各项贷款余额一个变量对不良贷款影响显著，其他对不良贷款影响不大。但是由于相关分析中可以看出，各个变量彼此之间相关关系也很强，那么本回归方程需进一步分析：（逐步回归法）（1）分别做各个自变量与因变量的一元线性回归方程，记录各个判定系数和F值如下：SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.843571364RSquare0.711612647AdjustedRSquare0.69907