《管理定量分析》实验指导书.doc

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1、《管理定量分析》课程实验指导书实验一一元线性回归分析 一、实验目的及要求（一）实验目的掌握回归分析建模的基本步骤。（二）实验要求1．能够运用Excel回归分析工具进行回归分析；2．能够解释软件的输出结果，初步判断模型优劣；3．能够对模型进行应用。二、实验设备及软件1．硬件设备：PC机；2．操作系统：MicrosoftWindows2000/XP；3．应用软件：MicrosoftExcel2000；三、实验内容1．回归分析工具的使用操作；2．利用案例数据建立一元线性回归模型；3．模型解释及预测。四、实验步骤1．对案例数据进行描述统计分析例1为了弄清楚农民收入变

2、动的原因，请利用1986-2005年的时间序列数据，选取农民纯收入指标作为被解释变量，分别选取粮食价格指数、非农村人口比重、乡村劳动力农业就业比重、农村固定资产投资、财政支农投入等变量作为解释变量建立一元线性回归方程，考察粮食价格波动、农村人口迁移、农业就业人口、农村投资、财政投入等方面的变动对农民收入变动的影响程度，比较所建立的一元线性回归模型，选择出最适当的模型并进行应用。数据如下：年份农民人均纯收入（元）粮食价格指数乡村劳动力农业就业比重（%）非农村人口比重（%）农村固定资产投资（亿元）财政支农（亿元）1986133.60100.0080.2017.9

3、2587.5489.041987137.63106.2079.1519.39708.3489.561988147.86121.1778.5123.71743.0689.231989196.76146.9879.2426.21608.1093.911990220.53139.9379.3526.41574.21102.481991223.25151.9679.3326.94686.60108.821992233.19188.8977.7127.46840.15112.991993265.67241.2175.1527.991013.88118.43199433

4、5.16358.6873.2128.511034.75117.911995411.29482.0771.7929.041102.44108.401996460.68518.2371.2330.481243.61118.651997477.96477.2970.5731.911300.50126.901998474.02462.4970.2733.351349.18142.801999466.80445.8470.1834.781416.64156.752000466.16401.7068.3836.221542.83176.702001469.80407.7

5、367.2937.661650.41210.062002468.95402.0265.9239.091848.00254.372003476.24410.8663.8340.532223.59258.692004499.39519.7461.5741.762511.91371.612005521.20527.0259.4942.992947.95386.29注：人均村收入、农村固定资产投资、财政支农变量的数据均以按1978年可比价格进行了调整首先使用“相关系数”分析工具进行相关分析，并分别作出被解释变量和各个解释变量数据的散点图，分析他们之间的关系。2．回归

6、分析。具体实验步骤如下：第1步：选择“工具”下拉菜单第2步：选择“数据分析”选项第3步：在分析工具中选择“回归”，然后选择“确定”第4步：当对话框出现时在“Y值输入区域”方框内键入被解释变量的数据区域在“X值输入区域”方框内键入解释变量的数据区域在“置信度”选项中给出所需的数值在“输出选项”中选择输出区域在“残差”分析选项中选择所需的选项第五步：选择确定得出结果3．结果分析。利用各个一元线性回归模型输出的各项结果进行拟合优度检验、方程显著性检验和系数的显著性检验，并写出估计方程，比较各个模型，选出最佳模型。4．解释及预测。利用最佳模型，解释得到的估计的回归方

7、中系数的含义，并设定一个解释变量的值预测被解释变量取值。五、实验结果1．回归模型的设计及计算结果；2．运用回归模型进行预测所的结果；3．对模型优劣的分析结论；4．反映实验结果的电子文档。实验二多元线性回归分析 一、实验目的及要求（一）实验目的掌握多元回归分析建模技术。（二）实验要求1．能够运用Excel进行多元回归分析；2．能够利用软件的输出结果判断模型优劣，并对模型进行改进；3．能够对模型进行应用。二、实验设备及软件1．硬件设备：PC机；2．操作系统：MicrosoftWindows2000/XP；3．应用软件：MicrosoftExcel2000；三、实

8、验内容1．分析案例数据，建立多元线性回归模型；2．分