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时间:2019-07-30
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1、实验内容及结果分析:我们以1952—1998年间的国内生产总值进行数据分析。如下表:国内生产总值数据本表按当年价格计算单位:亿元年份国民生产总值第一产业第二产业第三产业 年份国民生产总值第一产业第二产业第三产业1952679342.9141.8194.3 19762943.79671337.2639.51953824378192.5253.5 19773201.9942.11509.1750.71954859392211.7255.3 19783624.11018.41745.2860.51955910421222.2266.8 19794038.21258.919
2、13.5865.819561028443.9280.7303.4 19804517.81359.42192966.419571068430317321 19814862.41545.62255.51061.319581307445.9483.5377.6 19825294.71761.623831150.119591439383.8615.5439.7 19835934.51960.82646.21327.519601457340.7648.2468.1 198471712295.53105.71769.819611220441.1388.9390 19858964
3、.42541.63866.62556.219621149.3453.1359.3336.9 198610202.22763.94492.72945.619631233.3497.5407.6328.2 198711962.53204.35251.63506.619641454559513.5381.5 198814928.338316587.24510.119651716.1651.1602.2462.8 198916909.2422872785403.219661868702.2709.5456.3 199018547.950177717.45813.519671
4、773.9714.2602.8456.9 199121617.85288.69102.2722719681723.1726.3537.3459.5 199226638.1580011699.59138.619691937.9736.2689.1512.6 199334634.46882.116428.511323.819702252.7793.3912.2547.2 199446759.49457.222372.21493019712426.4826.31022.8577.3 199558478.11199328537.917947.219722518.1827.4
5、1084.2606.5 199667884.613844.233612.920427.519732720.9907.51173640.4 199774462.614211.237222.723028.719742789.9945.21192652.7 199879395.714599.638691.826104.319752997.3971.11370.5655.7 双因素方差分析8从图中,我们可以得知:a、模型的显著水平α=0.05>0.0001,非常显著,模型效果好。b、图中的i因素一行,显著水平α=0.05>0.0001,非常显著,所以,有足够充分的
6、理由拒绝原假设H0,说明各年之间有显著的差异。同理,我们分析道,对于g行显著水平α=0.05<0.1313,显著性不好。同时,我们也观察到R-Square值为0.98466,说明总体方差有98.466%是来自组间变异,非常理想。综上所述,每年各产业之间的具有显著的差异。皮尔逊相关系数分析为了了解第一、二、三产业与国内生产的相关性,于是进行了其进行了皮尔逊相关系数分析,同时,通过对三大产业与国内生产总值的相关性的分析,为后面做关于国内生产总值的回归奠定基础。分析结果如下:8如图所示,国内生产总值也第一产业的相关系数为:0.99591,且“当H0:Pho=0时,Prob
7、>
8、r
9、”的概率值0.0001<0.05,非常显著,所以第一产业与国内生产总值有非常强的皮尔逊相关。同理,国内生产总值也第二产业的相关系数为:0.99925,且“当H0:Pho=0时,Prob>
10、r
11、”的概率值0.0001<0.05,非常显著,所以第二产业与国内生产总值有非常强的皮尔逊相关。国内生产总值也第三产业的相关系数为:0.99873,且“当H0:Pho=0时,Prob>
12、r
13、”的概率值0.0001<0.05,非常显著,所以第一产业与国内生产总值有非常强的皮尔逊相关。综上所述,三大产业与国内生产总值有非常强的皮尔逊相关性。回归分析令国内生产总值为Y,其中第
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