统计学(已完成)项目六(相关回归分析)

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1、加江时M苦院实验(实训)报告项目名称相关回归分析所属课程名称统计学项目类型SPSS上机实验实验实训)日期2013年12月12号班级学号姓名指导教师浙江财经学院教务处制一、实验(实训)概述:【目的及要求】掌握相关回归分析方法,利用SPSS软件熟练操作,并能深刻理解SPSS输出结果。【基本原理】(D相关分析(2)回归分析【实施环境】(使用的材料、设备、软件)SPSS17.0中文版二、实验(实训)内容:【项目内容】利用杭州市区1978-2002年的Q*(单位:万元)、居民年人均可支配收入(单位:元)和年人均消费支出(单位:元)的数据资料,分析:(D分别求人均可支配收入与CTR人均消费性支

2、出与CDR人均可支配收入与人均消费支出的相关系数,并指出它们之间的相关方向与相关程度。(力画出人均可支配收入与人均消费支出的散点图,求出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,并找出方程的判定系数,解释结果。(夕画出長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,并找出方程的判定系数,解释结果。(切画出Q*与人均消费支出的散点图,求人均消费支出倚Q》的直线回归方程。解释方程结果,并找出方程的判定系数,解释结果。(》若将GEP的单位改为亿元,再做第(夕和(如题,观察单位变化对回归方程的影响。($求人均可支配收入倚GDP的二次回归方程

3、,并与直线回归方程比较,选出】:适合的方程。(7)求人均消费支出倚Q》的二次回归方程,并与直线回归方程比较,选岀最适合的方程。【原始数据】yeargdpincomepayout11978141995338301219791672063963653198020822052149141981229243540513519822482975325326198328217157853571984353781729679819854485741026908919865136391169107210198760523412601118111988708474156515151219897722

4、0817641615131990896496198516851419911092037212818941519921400617258022961619932057297352531831719942731046524945591819953600744630155591919964565711720660952019975238807789667662119985687426846572352219996049378908574242320006778498966877902420011195169410896896825200213668231117789215【实验(实训)过

5、程】(步骤、记录、数据、程序等)1、将相关数据导入到SPSS17.02按照“分析”一“回归”一“线性”步骤进行分析,分别求人均可支配收入与CTR人均消费性支出与CTR人均可支配收入与人均消费支岀的相关系数攵根据人均可支配收入与OR人均消费性支出与OCR人均可支配收入与人均消费支出的相关系数,导出它们之间的相关方向和相关程度4在“图形”一“旧对话框”一“散点履状”中画人均可支配收入与人均消费支出的散点图乂求出人均消费支出与人均可支配收入的直线回归方程6求出人均消费支出与人均可支配收入的判定系数工画出CTP和人均可支配收入的散点图&求出人均可支配收入和GOP的直线回归方程9找出人均可支

6、配收入和GDP的判定系数1Q画出CEP和人均可支配支出的散点图11、求出人均可支配支出和GCP的判定系数12求出CTP和人均可支配收入的判定系数【结论】(结果、分析)人均可支配收入与GDP的相关系数和相关方向和程度系数*模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)1139.791326.2923.493.002国内生产总値(万元).001.000.94413.687.000a.因变量:人均可支配收入(元)因变最:人均对支配收入(元)人均消费性支出与GDP的关系及相关系数、相关程度的分析系数'模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)1094.767

7、292.0173.749.001国内生产总値(万兀).001.000.93112.234.000a.因变量:人均消费支出(元)因变量:人均消费支出(元)人均可支配收入和人均消费支出的关系及相关程度、相关系数的分析系数'模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)144.71747.0483.076.005人均可支配收入(元).810.009.99992.735.000a.因变量:人均消费支出(元)因变量:人均消费支出(元)人均可支配收入和人均消费支出的

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