影响成品钢材需求量的回归分析

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1、2011—2012学年第二学期《数据分析》期末论文题目影响成品钢材需求量的回归分析姓名韩金伟学号系（院）数学系专业数学与应用数学2012年6月19日19题目：影响成品钢材需求量的回归分析摘要：随着社会经济的不断发展，科学技术的不断进步，统计方法越来越成为人们必不可收的工具盒手段。应用回归分析是其中的一个重要分支，本着国家经济水平的不断提高，我们采用回归分析的方法对我国成品钢材的需求量进行分析应用。为了使分析的模型具有社会实际意义，我们引用了1980——1998年的成品钢材、原油、生铁、原煤、发电量、铁路货运量、固定资产投资额、居民消费、政府消费9个不同的量来进行回归分析。通过

2、建立回归模型充分说明成品钢材需求量与其他8个变量的关系，以及我国社会经济的实际发展情况和意义。关键字：线性回归回归分析社会经济回归模型成品钢材多元回归国家经济社会发展19目录第1章题目叙述1第2章问题假设1第3章问题分析2第4章数据的预处理34.1曲线统计图34.2散点统计图44.3样本的相关系数4第5章回归模型的建立5第6章回归模型的检验66.1F检验66.2T检验66.3T检验分析66.4Chow断点检验86.5Chow预测检验8第7章违背模型基本假设的情况97.1异方差性的检验97.1.1残差图示检验97.1.2怀特（White）检验97.2自相关性的检验107.2.1

3、LM检验107.2.2DW检验10第8章自变量选择与逐步回归108.1前进逐步回归法108.1.1前进逐步回归108.1.2前进逐步回归模型预测118.2后退逐步回归法128.2.1后退逐步回归128.2.2后退逐步回归模型预测13第9章多重共线性的诊断及消除149.1多重共线性的诊断149.2消除多重共线性15第10章回归模型总结17参考文献18附录：1919影响成品钢材需求量的回归分析第1章题目叙述理论上认为影响成品钢材的需求量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此，收集了我国成品钢材的需求量，选择与其相关的八个因素：原油

4、产量、生铁产量、原煤产量、发电量、铁路货运量、固定资产投资额、居民消费、政府消费作为影响变量，1980——1998年的有关数据如下表。本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响成品钢材需求量的原因。数据来源：易丹辉.数据分析与EViews应用.中国人民大学出版社.2008（教材第85页）。原始数据（中国统计年鉴）：年份成品钢材（万吨）原油（万吨）生铁（万吨）原煤（亿吨）发电量（亿千瓦时）铁路货运量（万吨）固定资产投资额（亿元）居民消费（亿元）19802716.2105953802.46.23006.2910.92317.119812670.1101223416.66.2

5、3092.79612604.1198229021021235516.6632771230.42867.9198330721060737387.1535141430.13182.51984337211461.340017.8937701832.93674.51985369312489.543848.7241072543.245891986405813068.850648.9444953120.65175198743561341455039.2849733791.75961.21988468913704.657049.854524753.87633.11989485913764.

6、1582010.5458484410.48523.51990515313830.6623810.8621245179113.21991563814009.2676510.8767755594.510315.91992669714209.7758911.1675398080.112459.81993771614523.7873911.51839513072.315682.41994848214608.2974112.4928117042.120809.819958979.815004.9410529.2713.6110070.320019.326944.519969338.02

7、15733.3910722.513.9710813.12297432152.319979978.9316074.1411511.4113.7311355.5322913.534854.6说明：由于数据是经过人工录入的，经反复对照没有发现错误，因此就采用了此数据做回归模型。但是也不能排除在录入过程中会出现一些小的错误，所以回归模型仅满足上表数据。第2章问题假设为了问题的简洁明了，现对题目中的变量给出以下假设：中国成品钢材的需求量为（万吨）、原油产量（万吨）、生铁产量（万吨）、原煤产量（亿吨）、发电量19（