sas人均消费水平的回归分析

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1、数理统计课程论文题目：运用SAS软件对我国人均消费支出的统计分析我国城镇居民人均消费支出的回归分析摘要：本文基于城镇居民平均消费水平，做多元线性回归模型。首先，做的回归模型，以及对齐进行回归诊断。结果发现回归方程显著，但是截距，不是显著的，且的系数与实际情况不符合，并且变量间存在共线性，且数据中存在异常点。接着，对删除异常点的数据做回归分析，接着对不同的自变量组合做回归分析并做逐步回归，确定最优的自变量组合。最后用最优的自变量组合结合去除异常点的数据做回归分析，残差分析，确定回归模型。最后得到最优的回归方程为，决定系数等于0.9996。关键词：回归

2、分析、残差分析、逐步回归、回归诊断、城镇居民平均消费水平一、引言城镇居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。本问题要求通过收集整理数据，掌握对城镇人均消费支出的影响因素，利用SAS软件进行多元回归分析，求出回归方程，进行统计检验（包括回归方程的显著性检验，回归系数的显著性检验）以及残差的检验；然后进行估计和预测。19一、数据来源、指标阐述、及相关信息本问题所涉及的指标变量有一下五项：1：城镇居民平均消费水平(y)。2：城镇居民平均可支配收入(x1

3、)。居民可支配收入=城镇居民家庭总收入-交纳所得税-个人交纳的社会保障支出3：城镇居民人均国内GDP(x2)。4：城镇居民消费价格指数(x3)。5：城镇居民家庭恩格尔系数(x4)。恩格尔系数是食品支出总额占个人消费支出总额的比重上述所有数据均来自于中国统计年鉴网（http://tongji.cnki.net/kns55/index.aspx）数据的时间范围为（1978-2012）。其中城镇居民消费价格指数，以1978年为基100计算。年份城镇居民平均消费水平人均可支配收入人均国内生产总值城镇居民消费价格指数城镇居民家庭恩格尔系数%1978405.0

4、343.4381.2100.057.51979425.0405.0419.3101.957.21980489.0477.6463.3109.556.91981521.0500.4492.2112.356.71982536.0535.3527.8114.558.61983558.0564.6582.7116.859.21984618.0652.1695.2120.058.01985765.0739.1857.8134.253.31986872.0900.9963.2143.652.41987998.01002.11112.4156.353.51988

5、1311.01180.21365.5188.651.419891466.01373.91519.0219.454.519901596.01510.21644.0222.254.219911840.01700.61892.8233.653.819922262.02026.62311.1253.753.019932924.02577.42998.4294.550.319943852.03496.24044.0368.150.019954931.04283.05045.7430.050.119965532.04838.95845.9467.848.819

6、975823.05160.36420.2482.346.619986109.05425.16796.0479.444.719996405.05854.07158.5473.242.120006850.06280.07857.7477.039.420017161.06859.68621.7480.338.220027486.07702.89398.1475.537.720038060.08472.210542.0479.837.120048912.09421.612335.6495.637.720059593.010493.014185.4503.5

7、36.719200610618.011759.516499.7511.135.8200712130.013785.820169.5534.136.3200813653.015780.823707.7564.037.9200914904.017174.725607.5558.936.5201016546.019109.430015.0576.835.7201118750.021809.835197.8607.436.3201221119.724564.738420.4623.836.2三、多元线性回归理论基础3.1多元线性回归的概念设自变量的观测值及

8、因变量对应的观测值满足关系式式中，是相互独立且都服从正态分布根据最小二乘法，由n个观测值确定参数后，得到公式的估计值称为多