城镇体系规划课程实验报告.doc

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1、海南大学实验报告课程名称：《城镇体系规划》实验类型：综合性项目名称：基于SPSS海口市十二五期间住房有效需求量预测模型的构建学生姓名：学号：指导老师：　黎兴强实验地点：社科楼土管实验室505机房学院、专业：政管学院10级土地资源管理日期：2011年11月08日一、实验目的按照“统计方法原理——SPSS操作方法——实例应用的实验模式，结合城乡规划统计和规划预测的特点和需求，让学生掌握利用SPSS解决城乡规划统计和规划预测工作中实际问题的方法和技能。二、实验内容进行回归分析的核心目的就是要建立一个包含若干自变量和因变量的模型：（1）找出备选变量回归分析作为一种定量分析

2、方法，它必须与定性分析相结合，分析人员一方面要掌握回归分析的方法原理，另一方面又要对具体研究对象的实际情况有所了解。建立线性回归模型的第一步就是找出一组被认为是可能与因变量有协变关系的变量，我们称它们为备选变量。然后依据回归分析的方法原理对这组自变量进行选择，其中一部分自变量将被纳入模型，而另一部分变量则可能被排除模型。决定哪些变量应被列入备选量，是带有主观性的。同一问题，不同分析人员所确定的备选量可能是不同的，但有一点是相同的，即他们都必须认定备选变量与因变量之间存在着协变关系。具体应遵循如下的指导思想：1）显著性。所选自变量对因变量的影响应该是显著的。尽管我们

3、可以列出若干个变量为备选变量，但建立模型时不可能，也没有必要将它们全部纳入模型，被纳入模型者应该是具有显著影响的变量。2）独立性。自变量之间会具有某种程度的线性相关性，这一点与回归分析的模型的假设是相违背的。尽管在确定备选量之初，我们无法确切知道哪些自变量之间存在着线性相关性以及相关程度的高低，但在指导思想上应当尽量备选自变量之间的相关性。3）无自相关。自相关也是违背回归模型假定的，所以应该避免带有自相关的自变量被确定为备选量。自相关常常会造成自变量与因变量之间具有协变关系的假象，本来相互之间不存在密切的协变关系，但由于自身都存在显著的自相关，却可能在数量上表现为

4、两变量之间存在协变关系。4）有效性。要尽量选择拟合效果好的变量。基于备选变量的可供使用的样本数据，来确定一个具有最佳效果的估计回归方程，并不是一件容易的事情，需要进行反复的计算和比较。最保险的办法是计算出所有可能的估计回归方程，然后一一加以比较。（2）决定变量取舍在应用SPSS的实践中有多种决定自变量取舍的具体方法：逐步回归法、向前选择法、向后消元法，等等。三、实验环境硬/软件要求：微机：每人1台；软件：SPSS17.0(（StatisticalPackagefortheSocialScience）——社会科学统计软件四、实验内容与步骤1、通过对海口市住房市场历史

5、资料的分析与现状的调查发现，影响住房有效需求的因素，主要包括：（1）城镇居民收入(包括人均国内生产总值AGDP和人均可支配收入AI等指标)；(2)人均现有居住面积；(3)人口总量与人口结构。2、收集和整理基础数据表1-11999～2008年海口市城镇居民居住、收入以及人口结构情况年份/t人均居住面积AS/㎡人均国内生产总值AGDP/元人均可支配收入AI/元恩格尔系数EC/%城镇化水平PU/%199914.2213656725447.950.1200016.4214546710345.650.59200117.3815202775543.751.84200219.7

6、15385800444.253.29200319.7416730834943.854.62200420.1318519898146.857.49200521.321473973544.559.31200621.78230571071243.3259.51200721.85257411224339.0359.81200821.96284421415041.5160.413、根据表1-1，应用SPSS统计软件对海口市2009—2015年的人均居住面积进行回归分析，我们分别采用Enter和Backward两种方法进行实证分析，主要方法和操作步骤如下：（1）建立数据文件（

7、2）操作与结果分析五、实验报告1、预测模型的构建(模型1)AS=-1618.079+0.817TØ式中：AS为人均居住面积；T为年份，T=2001，2002，2003，…，2015。Ø①该方程的拟合效果较好，判定系数R2为0.870，这表明因变量人均居住面积AS变异性中的87.0%可以被自变量时间年份T解释。(模型2)ln(AS)=8ln(AGDP)-60.457Ø式中:AS为人均居住面积；AGDP为年人均国内生产总值。判定系数R2为0.887；F统计量值为113.972，其P-值（Sig.）为0.000。(模型3)ln(AS)=5.5136ln(AI)-32.6

8、8Ø式中: