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1、影响成品钢材需求量的回归分析工商1121110407220俞东摘要：伴随着经济发展和进步，统计称为现代人必需的工具之一，应用回归分析就是一种重要的统计分析方法。我用了些八九十年代的成品钢材、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，使其结果更具实际性，进而建立模型分析我国经济发展的状况。关键字：社会发展线性回归回归分析回归模型多元回归年份成品钢材（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）19
2、802716.2105953802.46.23006.2111279910.92317.119812670.1101223416.66.23092.71076739612604.1198229021021235516.6632771134951230.42867.9198330721060737387.1535141187841430.13182.51984337211461.340017.8937701240741832.93674.51985369312489.543848.7241071307092543.24589
3、1986405813068.850648.9444951356353120.65175198743561341455039.2849731406533791.75961.21988468913704.657049.854521449484753.87633.11989485913764.1582010.5458481514894410.48523.51990515313830.6623810.8621215068145179113.21991563814009.2676510.8767751528935594.510315
4、.91992669714209.7758911.1675391576278080.112459.81993771614523.7873911.51839516266313072.315682.41994848214608.2974112.4928116309317042.120809.819958979.815004.9410529.2713.6110070.316588520019.326944.519969338.0215733.3910722.513.9710813.11688032297432152.3199799
5、78.9316074.1411511.4113.7311355.5316973422913.534854.67样本的相关系数分析：相关系数表明全部变量的相关系数全部都在0.9以上，这就表明自变量与因变量高度线性相关，适合做与8个自变量的多元线性回归。建立回归模型将数据导入到SPSS中，然后用SPSS软件通过回归线性分析得到下如下表数据：模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差11.000a.999.998113.19930a.预测变量:(常量),x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8。分析：根据模型汇总表得出以下结
6、论，复相关系数，决定系数，通过决定系数来看回归方程高度显著。Anovab模型平方和DF均方FSig.1回归1.291E8816139672.5601259.526.000a残差128140.8061012814.081总计1.292E818a.预测变量:(常量),x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8。b.因变量:y分析：根据方差分析表，，P值=0.000，表明回归方程高度显著，说明从整体上对有显著的线性关系影响。系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-381.485912.146-.4
7、18.685x1.122.107.0881.134.283x2.125.187.135.668.5197x3-149.154121.354-.141-1.229.247x4.653.277.7232.359.040x5.003.023.024.131.898x6.081.042.2601.932.082x7-.120.047-.522-2.570.028x8.394.239.4341.646.131a.因变量:y分析：根据上述表可以得出对自变量的整体线性回归方程如下：回归模型的检验F检验Anovab模型平方和df均方FSi
8、g.1回归1.291E8816139672.5601259.526.000a残差128140.8061012814.081总计1.292E818a.预测变量:(常量),x8,x5,x1,x3,x6,x2,x7,x4。b.因变量:y分析：从结果来看，由，P值=0.000，因此可知回归方程高度显著，即做出8
