相关分析实验报告

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1、相关与回归分析实验报告实验目的:学会根据一组数据，来分析其相关性，根据其相关性的分析，再进行冋归分析。学会运用EXCEL中的数据分析软件，并对数据进行冋归分析。得出一元线性回归方程，并对其检验评价。实验环境实验地点：实训楼计算机实验屮心五楼实验室3试验时间：第十二周周二实验软件：MicrosoftExcel2003三、实验原理：变量之间的相关关系需要用相关分析法來进行识别和判断。相关分析，就是借助于图形或若干分析指标对变量之间的依存关系的密切程度进行测定的过程。相关关系通常通过散点图、相关系数进行识别。一元线性回归(line

2、arregression)是描述两个变量Z间相互联系的最简单的回归模型(regrcssionmodel).通过一元线性回归模型的建立过程，我们可以了解回归分析方法的基本统计思想以及它在经济问题研究中的应用原理。四、实验内容1相关分析：(选择的变量是什么？然后开始进行相关分析)以绝对数(元)为自变量X,指数(1978=100)为因变量y。绝对数（元）指数(1978=100)477.6127739.1160.41510.2198.11700,6212.42026.6232.92577.4255.13496.2276.842832

3、90.34838.9301.65160.3311.95425.1329.95854.02360.66280383.76859.6416.37702.8472.1308588472.2514.69421.6554.210493607.411759.5670.713785.8752.515780.76815.7（1）散点图匱表旬导-4步春之1■图表类型标准类型自定义类型图表类型C）:囹图囹形形线图柱条折饼囹囹囹坏达面圆雷曲子图表类型（T）:散虫图。比较成对的数值图1.1取消按下不敝可查看示例（V）完成g）图1.2城镇居民家庭人均

4、可支配收入示意图图1.3(2)相关系数的计算在标题栏里找到：工具一数据分析一相关系数一导入数据一输出结果由图表可知相关系数r=0.9893,由散点图的分布以及和关系数的结果可推测，x与y相关系数很高，且成-元线性回归，故继续对以上两个变量进行回归分析所以相关系数R=0.9893,为高度止线性相关。2回归分析:现对变量进行回归分析，工具一数据分析一回归，即可得到下图图1.4回归ix输入Y值输入区域g):X值输入区域0):回标志(L)0置信度£)$G$28:$1$28$B$4:$B$旦□常数为零@)95%输出选项©输岀区域©:O

5、新工作表组0):O新工作薄址)残差□残差®］标准殒差(T)二］残差图@)］线性拟合图d)正态分布_□正态槻率甸@)图1.5点击确定，即可得到以下结果。回归统十-MultipleR0.994635612RSquare0.9893AdjustedRSquare0.9888标准误差461.3088观测值22方笫分析dfssMSFSignificanceF回归分析13944467323944467321853.55<0.0001残差204256116.06212805.803总计21398702848Coefficients标准误差

6、tStatP-valueLower95%UppIntercept-2334.0065214.2976-10.89<0.0001-2781.0235-nXVariable121.6120.50243.05<0.000120.5659图1.6(继续对上面两个变量进行回归分析)(1)三个表格输出：可以输出几个重耍的量：Rsquare,Syx,F,2个系数coefficients_工）“-处。-处工小=461.3088Rsquare二0.9893n-2F二1853.55（2）回归方程：回归方程为A">B°+BK—工xi工yi力2-（

7、工力）2=0.045Bo二二114.7285091所以回归方程y=114.7285091+0.045x（3）方程的评价：在数据中,F二1853.55,sigF<0.0001说明回归方程整体显著性差,b的t统计量t二21.66,冋归方程比较合理。五、实验结论（验证理论、新发现、体会）从这次的统计结果中，我们可以看出x与y存在着高度线性相关。由此我们可以看出我国城镇居民恩格尔系数经历了“高位徘徊一一波动卜•降一一较快K降”的变迁。城镇居民生活质量较之于农村，已经有了明显的优势。恩格尔系数越低，说明居民越富裕。反之加快经济发展，大

8、幅度增加城乡居民收入水平直接促进恩格尔系数的下降，城乡居民收入水平捉高了，必然会捉高生活消费水平。城乡居民在保证食品需求的前提卜，增加的消费支出必然投入到非食品消费上，可以提高穿着水平，可以改善居住条件，可以购买耐用消费品提高生活质量，可以用在教育学习方面提高自身索质，可以外出旅游开阔视野