回归分析---中国粮食生产模型的建立与预测

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1、中国粮食生产函数模型的建立——应用回归分析期末考核姓名：学号：指导老师：专业班级：中国粮食生产函数模型的建立【摘要】本文主要以1983年到2010年中国的粮食生产为例，介绍多元线性回归模型的建立的全过程。多元线性回归的主要步骤如下：第一步，提出因变量与自变量，并通过互联网等途径搜索自己将要用到的数据，对搜集到的数据进行简单的整理。第二步，对各变量做相关分析，进而建立理论模型。本文例子建立的模型为：第三步，用1983年至2000年的数据，通过软件计算，得出模型结果。例如本文中所用软件为SPSS17.0，得到的模型为：第四步，要对估计出来的回归模

2、型进行回归诊断。诊断过程发现，变量的p值过大（p=0.891），因此应把变量从模型中删除，删除后得到的新模型为：第五步，应用模型预测2001年至2010年粮食产量，与实际年份粮食产量进行对比，再一次对模型进行验证。最后，我们建立多元线性回归模型最主要的目的就是应用，最重要的是把建立的回归模型应用到实际生活当中，运用回归方程进行经济分析与经济预测，并指导我们的行为。【关键词】变量、回归、模型、经济、粮食一：问题重述与分析1.1、问题重述与分析把粮食总产量作为因变量，根据理论以及我们的实际经验分析知道，影响粮食产量的主要因素有农业化肥施用量、粮食

3、播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力。其中成灾面积为负号，其余的都为正号。用y表示粮食总产量（万吨），表示农业化肥施用量（万千克），表示粮食播种面积（千公顷），表示成灾面积（公顷），表示农业机械总动力（万千瓦），表示农业劳动力（万人）。从《中国统计年鉴》（1983—2010）搜索得到如下数据表1年份粮食产量(万吨)Y农业化肥施用量（万公斤）X1粮食播种面积（千公顷）X2成灾面积（公顷）X3农业机械总动力（万千瓦）X4农业劳动力（万人）X51983387281659.811404716209.31802231645.119844073

4、11739.81128841526419497316851985379111775.810884522705.32091330351.51986391511930.61109332365622950304671987402081999.311126820392.724836308701988394082141.511012323944.72657531455.71989407552357.111220524448.72806732440.51990446242590.311346617819.32870833330.4199143529280

5、6.1112314278142938934186.31992442642930.211056025894.730308340371993456493151.9110509231333181733258.21994445103317.9109544313833380232690.31995466623593.7110060222673611832334.51996504543827.9112548212333854732260.41997494173980.7112912303094201632434.91998512304083.711378

6、7251814520832626.41999508394124.3113161267314899632911.82000462184146.4108463343745257432797.52001452644253.41060803179355172324512002457064339.410389127318.95793031990.62003430704411.69941032516.36038731259.62004469474636.610160616297.364028305962005484204766.210427819966.

7、16839829975.52006497484927.710548924631.97252229418.42007501605107.8105638250647659028640.72008528715239106793222838219027569.62009530825404.4108986238458749629037.82010546485561.7108463303069241028543.9资料来源：《统计年鉴》（1983，2010）1.2、数据误差分析：中国统计年鉴上成灾面积的2009和2010年的数据没有，以及农业劳动力的20

8、08年至2010年的数据也没有，所以只能在网页上搜索，所以不能肯定其真实性，可能会影响一点点模型预测的误差。其余数据均从中国统计年鉴和国家统计局上搜索得到。二：模型