回归分析大作业.doc

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1、回归大作业国内旅游消费影响的回归分析一、问题引入我国第三产业发展迅速，在2010年其已占国内生产总值的43.14%，而旅游业在第三产业中占有重要地位，且与餐饮、住宿、休闲、运输等产业联系密切，所以此次分析以探究国内旅游消费的影响为目的，并建立回归模型。二、模型设计运用多元线性模型拟合，若拟合效果不显著，则进行log或平方根变换或使用多项式拟合等其他模型。1、相关性分析，首先确定与因变量有相关性的变量。2、建立全模型多元线性回归，若回归方程F检验未通过，则查找原因、更换模型；若有部分回归系数检验未通过，则进行选元（步骤2），剔除部分变量再继续；若所有检验都良好，则模型初步确

2、立，跳过步骤2。3、运用逐步回归方法筛选变量，并进行t检验，若效果显著，则可初步确立多元线性回归模型；若仍有部分变量未通过检验，则再单独进行变量筛选，综合运用AIC准则等确定剔除变量，直至所有变量都通过t检验。4、回归诊断。进行残差分析，检验残差是否满足正态分布，是否有相关性，也即自变量间是否有自相关性，检验是否存在异常值和强影响值，是否存在异方差性，是否存在多重共线性。若以上问题存在，则需修改模型，或重新筛选变量，或增减样本。5、模型最终确立。三、数据yearincomenumberexpenselevelroadrail199448108.5524195.3320.0

3、111.785.90199559810.5629218.7345.1115.706.24199670142.5640256.2377.6118.586.49199778060.9644328.1394.6122.646.60199883024.3695345.0417.8127.856.64199988479.2719394.0452.3135.176.74200098000.5744426.6491.0140.276.872001.2784449.5521.2169.807.012002.7878441.8557.6176.527.192003.0870395.7596

4、.9180.987.302004.81102427.5645.3187.077.442005.51212436.1695.2334.527.542006.91394446.9761.9345.707.712007.01610482.6843.4358.377.802008.71712511.0916.8373.027.972009.51902535.41001.6386.088.552010.02103598.21062.6400.829.12yearairrailtranroadtranshiptranairtrantravel1994104.5626165403910

5、23.51995112.902392451171375.71996116.65947972289555551638.41997142.50933082257356302112.71998150.58950852054557552391.21999152.221915160942831.92000150.291938667223175.52001155.361864575243522.42002163.771869385943878.42003174.95972601714287593442.32004204.9419040121234710.72005199.852022

6、7138275285.92006211.3522047159686229.72007234.3022835185767770.62008246.1820334192518749.32009234.51223142305210183.72010276.51223922676912579.8数据来源：《中国统计年鉴2011》数据说明：Year：年份。Income：国民总收入，单位亿元。Number：旅游人数。Expense：人均旅游花费，单位元。Level：居民消费水平指数，以1978年为基年。Road：公路里程，单位万公里。Rail：铁路里程，单位万公里。Air：民航里程，

7、单位万公里。Roadtran：公路客运量，单位万人。Railtran：铁路客运量，单位万人。Shiptran：水路客运量，单位万人。Airtran：民航客运量，单位万人。Travel：国内旅游消费总额，单位亿元。四、回归分析1、相关性首先分析相关性，画出散布阵。可较为直观地看出，travel与各变量间有较强的相关性，除了road，和shiptran两项，做相关性检验，可见,travel与road是线性相关的，相关系数为0.93，p-value=4.563e-08，而travel与shiptran不相关，p-value=0.99