消费者调查研究.doc

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1、消费者调查股份有限公司是一家独立的机构，该机构为各种类型的厂商调查消费者的态度和行为。在一项研究中，客户为了能预测用信用卡进行支付的数额，要求对消费者的消费特征进行调查研究。随机抽取50名消费者组成的一个样本，采集了有关年收入、家庭成员人数和年信用卡支付数额的统计资料。研究报告1.利用数据描述方法整理这些数据。讨论结果。2.首先利用年收入作自变量，然后利用家庭成员人数作自变量，分别建立估计的回归方程。那一个自变量是更好的预测年信用卡支付数额的变量?讨论结果。3.利用年收入和家庭成员人数作自变量，建立估计的回归方程。讨论结果。4.对于

2、年收入为40，000美元的3口之家，预测该家庭的年信用卡支付数额是多少?1、表1年收入、家庭人口、信用卡支付数额描述性统计量年收入/千美元家庭人口信用卡支付数额/美元平均43.48平均3.42平均4003.68标准误差2.057786标准误差0.24593标准误差130.407中位数42中位数3中位数4113.5众数30众数2众数3890标准差14.55074标准差1.738989标准差922.117方差211.7241方差3.024082方差850299.8峰度-1.24772峰度-0.72281峰度-0.65874偏度0.095

3、856偏度0.527896偏度-0.20697区域46区域6区域3808最小值21最小值1最小值1864最大值67最大值7最大值5672求和2174求和171求和200184观测数50观测数50观测数50最大(1)67最大(1)7最大(1)5672最小(1)21最小(1)1最小(1)1864置信度(95.0%)4.135275置信度(95.0%)0.494215置信度(95.0%)262.0628由表1可以看出这50名消费者组成的一个样本的年平均收入为43.48千美元，在美国勉强能过上中产阶级生活。标准误差为14.55074，相对于

4、平均值波动较大，最小值为21，最大值67，极差46，说明样本贫富分化。中位数为42，略小于均值。偏度为0.095856，略大于0，说明分布略呈右偏态，近似对称。峰度为-1.24772说明分布形态趋于平缓。也看出样本基本为三口、四口之家，众数为2，说明很多美国人不要小孩儿，偏度0.527896，说明分布呈右偏态，所以平均数略大于中位数。峰度-0.72281，说明分布形态趋于平缓。同时也可以直观的看出这50个家庭年平均信用卡支付数额为4003.68美元，中位数4113.5美元，分布呈左偏态，分布形态趋于平缓。极差3808，最大值最小值相

5、差比较大。2.表4年收入与信用卡支付数额散点图首先以年收入作自变量，信用卡支付数额为因变量作出年收入与信用卡支付数额散点图表4，大致可以看出样本点比较离散，线性相关性不太强。利用EXCEL添加趋势线，算出线性回归直线方程和测定系数R2，测定系数R2它用来衡量变量x和y之间相关程度的大小。R2=0.3823，说明相关性不强。表5年收入与信用卡支付数额回归统计表回归统计MultipleR0.618285RSquare0.382276AdjustedRSquare0.369407标准误差732.2521观测值50方差分析　dfSSMSFS

6、ignificanceF回归分析1159274241592742429.704641.71E-06残差4825737267536193.1总计4941664691　　　　Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept2300.035329.29126.9848047.76E-091637.952962.1191637.952962.119年收入39.182277.1891485.4501971.71E-0624.7275253.6370224.7

7、275253.63702由表5可以看出MultipleR（复相关系数R）为0.618285，RSquare=0.382276，是用来说明用自变量解释因变量变差的程度，以测量同因变量y的拟合效果。表明用自变量可解释因变量变差的38.22%。方差分析中的P值为1.71E-06，明显小于0.05，说明线性回归拟合性较好，回归直线方程为。表6家庭人口与信用卡支付数额散点图以家庭人口作自变量，信用卡支付数额为因变量作出家庭人口与信用卡支付数额散点图表6，大致可以看出两个变量呈正相关，同样线性相关性不太强。利用EXCEL添加趋势线，算出线性回归

8、直线方程和相关系数R，R2的平方根，称为相关系数，它用来衡量变量x和y之间相关程度的大小。R2=0.4908，表示二者之间的关系是正相关，但是线性相关性同样较弱。表7家庭人口与信用卡支付数额回归统计表回归统计MultipleR0.70