[管理学]统计实践报告

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1、GDP因素分析学习目的1.系统地学习调查研究方法，对统计数据进行理论分析并得出相关结论。2.理解并掌握所学理论知识，并将理论应用于实际中。3.通过对数据得分析，更好地掌握统计软件的应用。案例调查背景与分析随着经济的发展，我国的国民生产总值不断增加，物价水平不断搜集，像农业工业和服务业三大产业对GDP影响显著的因素早已被专家们研究透了，所以我们组就是从研究居民收入、国家财政支出和就业人数这些不显著的因素出发并从国家统计局搜集了一些资料通过综合和整理，就它们对GDP的影响进行分析。GDP的影响因素首先我们要从宏观上度量，我们收集了2006年各地区GDP的数据

2、对这些数据做散点图从各散点图可以看出GDP与财政支出，就业人数和居民总收入都具有一定的线性关系，但就业人数与财政总支出同GDP的线性关系比较密切，而与居民总收入关系最不密切。用Excel计算相关矩阵如下　GDP财政总支出居民总收入就业人数GDP1财政总支出0.934581391居民总收入0.515551840.573192471就业人数0.960826120.88858880.3824535591从相关系数看，在与其他几个变量的关系中，与就业人数的关系最大，而与居民收入关系最小。用并由excel输出的一元回归结果如下1财政总支出SUMMARYOUTPUT

3、回归统计MultipleR0.934581RSquare0.873442AdjustedRSquare0.869078标准误差2323.72观测值31方差分析　dfSSMSFSignificanceF回归11.08E+091.08E+09200.14461.51E-14残差291.57E+085399676总计301.24E+09　　　　Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept-3046.61851.4865-3.577990.001241-4788.1-130

4、5.13-4788.1-1305.13XVariable10.001077.56E-0514.147251.51E-140.0009150.0012240.0009150.001224由上表方差可分析得出F〉Fa/2说明财政总支出对GDP的影响是显著的线性关系，由参数估计部分锝t>ta/2所以得出和上面同样的结果。2国民总收入SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.51555184RSquare0.2657937AdjustedRSquare0.24047624标准误差5596.91571观测值31方差分析　dfSSMSFSignific

5、anceF回归分析1328868368.63.29E+0810.498440.002994残差29908438499.131325465总计301237306868　　　　Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept-3343.08073480.423791-0.960540.344725-10461.33775.185-10461.33775.185XVariable10.879666980.2714913563.2401290.0029940.3244051.4

6、349290.3244051.434929由上表方差可分析得出F〉Fa/2说明居民收入对GDP的影响是显著的线性关系，由参数估计部分锝t>ta/2所以得出和上面同样的结果。3就业人数SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.960826RSquare0.923187AdjustedRSquare0.920538标准误差1810.329观测值31方差分析　dfSSMSFSignificanceF回归分析11.14E+091.14E+09348.53951.05E-17残差29950414493277291总计301.24E+09　　　　Coe

7、fficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept-677.371543.4994-1.246320.222623-1788.95434.2096-1788.95434.2096XVariable16.3828370.34189118.669211.05E-175.6835917.0820835.6835917.082083由上表方差可分析得出F〉Fa/2说明就业人数对GDP的影响是显著的线性关系，由参数估计部分锝t>ta/2所以得出就业人数对GDP的影响同样是显著的线性关系。

8、并由excel输出的多元回归结果如下SUMMARYOUTPUT回归统计Multi