实验五：相关与回归分析

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1、实验（实训）报告项目名称相关于回归分析所属课程名称统计学项目类型综合实验(实训)日期2014-06-01班级12计算机2班学号120104200206姓名陈玉洁指导教师陈雄强浙江财经大学教务处制一、实验（实训）概述：【目的及要求】实验目的：1.掌握简单相关分析方法，并根据相关系数判断两变量的相关关系。2.掌握回归分析方法，并对回归结果进行分析。实验要求：以浙江省城镇为例进行分析对人均GDP、居民年人均可支配收入和年人均消费支出的相关变量之间的关系。【基本原理】相关分析回归分析【实施环境】（使用的材料、设备、软件）操作系统：WindowXP编译软件S

2、PSSStatistics17.0二、实验（实训）内容：【项目内容】1.分别求人均可支配收入与GDP、人均消费性支出与GDP、人均可支配收入与人均消费支出的相关系数。2．画出人均可支配收入与人均消费支出的散点图，求人均消费支出倚人均可支配收入的直线回归方程，解释方程结果，并找出方程的估计标准误差。3.画出GDP与人均可支配收入的散点图，求人均可支配收入倚GDP的直线回归方程。解释方程结果，并找出方程的估计标准误差。4.画出GDP与人均消费支出的散点图，求人均消费支出倚GDP的直线回归方程。解释方程结果，并找出方程的估计标准误差。5.若将GDP的单位

3、改为亿元，再做第3和第4题，观察单位变化对回归方程的影响。6.求人均可支配收入倚GDP的二次回归方程，并与直线回归方程比较，选出最适合的方程。7.求人均消费支出倚GDP的二次回归方程，并与直线回归方程比较，选出最适合的方程。8.求人均可支配收入对GDP的弹性系数和人均消费支出对GDP的弹性系数。【方案设计】（1）根据变量的观测数据绘制散点图；（2）计算相关系数，说明相关程度和方向；（3）建立直线（曲线）回归方程；（4）计算回归方程的估计标准误差和判定系数；（5）对方程进行解释和应用等【实验（实训）过程】（步骤、记录、数据、程序等）在国家统计局网站上

4、找到浙江省GDP、浙江省城镇人均可支配收入、浙江省城镇人均消费性支出的相关数据。（目前提供：2002年-2012年的数据）并将其录入Spss中，如下图所示：1.分别求人均可支配收入与GDP、人均消费性支出与GDP、人均可支配收入与人均消费支出的相关系数。方法：在Spss工具栏中选择：分析-相关-双变量-加入GDP，income。Paycome—确定，得到如下所示的图表：2.画出人均可支配收入与人均消费支出的散点图，求人均消费支出倚人均可支配收入的直线回归方程，解释方程结果，并找出方程的估计标准误差。方法：1）在Spss工具栏中选择：图表-散点图-选

5、择income为x轴，payout为y轴。（两种方法）-确定，得到如下所示的图表：2）然后又在Spss工具栏中选择：分析-回归-线性-将payout放起上，income放下-确定，得到如下的表格：输入／移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1incomea.输入a.已输入所有请求的变量。b.因变量:payout模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.996a.993.992385.79526a.预测变量:(常量),income。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归1.778E811.778E81194.728.000a残差13395

6、41.8219148837.980总计1.792E810a.预测变量:(常量),income。b.因变量:payout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)2525.039367.7966.865.000income.565.016.99634.565.000a.因变量:payout3.画出GDP与人均可支配收入的散点图，求人均可支配收入倚GDP的直线回归方程。解释方程结果，并找出方程的估计标准误差。方法：1）在Spss工具栏中：图表-散点图-选择GDP为x轴，income为y轴。（两种方法）-确定，得到的图像如下所示：

7、2）在Spss工具栏中：分析-回归-线性-将income放起上，GDP放下-确定,得到如下所示的图表：输入／移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1GDPa.输入a.已输入所有请求的变量。b.因变量:income模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.998a.996.996484.24032a.预测变量:(常量),GDP。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归5.549E815.549E82366.354.000a残差2110398.1869234488.687总计5.570E810a.预测变量:(常量),GDP。b.因变量:inc

8、ome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)5153.534363.45714.179.000