浙江财经统计学上机实验二.doc

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1、个人收集整理勿做商业用途实验(实训)报告项目名称相关与回归分析   所属课程名称统计学  项目类型 上机实训     实验(实训)日期 2014.5     班 级 12公共管理  学 号120102500117 姓 名 李铸涛指导教师黄秀海  浙江财经学院教务处制个人收集整理勿做商业用途ﻬ一、实验(实训)概述:【目的及要求】1.掌握简单相关分析方法,并根据相关系数判断两变量的相关关系。2.掌握回归分析方法,并对回归结果进行分析。【基本原理】根据统计学相关原理及知识,对现实生活中的基本问题,如GDP、人均可支配收入、人均消费性支出等进行一定的计算分析

2、。【实施环境】(使用的材料、设备、软件) 电脑、SPASS软件二、实验(实训)内容:【项目内容】根据杭州市区1978-2002年的GDP、居民年人均可支配收入和年人均消费性支出的数据资料,分别计算其相互之间的相关系数、直线回归方程、二次回归方程等,并对其作出解释。【方案设计】根据统计学相关知识,运用SPASS软件,对题目要求的问题进行计算,分析,最终得到实验结果。【实验(实训)过程】(步骤、记录、数据、程序等)1、点击“分析——相关——双变量”,变量中选择“人均可支配收入”和“GDP”,点击确定。即可得到人均可支配收入与GDP的相关系数。同样方法,在

3、变量中选择“人均消费性支出”与“GDP”,或者“人均可支配收入”与“人均消费性支出”,即可得到其分别的相关系数。2、点击“图形——旧对话框——散点/点状”,选择简单分布,点击定义。根据题目要求,X轴选择“人均可支配收入”,Y轴选择“人均消费支出”,点击确定即可得到两者的散点图。  点击“分析——回归——线性”,自变量选择“人均可支配收入”,因变量选择“人均消费支出”。通过结果分析即可。3、点击“图形——旧对话框——散点/点状”,选择简单分布,点击定义。根据题目要求,X轴选择“GDP”,Y轴选择“人均可支配收入”,点击确定即可得到两者的散点图。 点击“

4、分析——回归——线性”,自变量选择“GDP”,因变量选择“人均可支配收入”。通过结果分析即可。4、点击“图形——旧对话框——散点/点状”,选择简单分布,点击定义。根据题目要求,X轴选择“GDP”,Y轴选择“人均消费支出”,点击确定即可得到两者的散点图。 点击“分析——回归——线性”,自变量选择“GDP”,因变量选择“人均消费支出”。通过结果分析即可。5、点击“转换——计算变量”。目标变量命名为“gdp2”,数字表达式输入“gdp/10000”,点击确定即可得到GDP 单位转换为亿元的结果。点击“分析——回归——线性”,自变量选择“GDP2”,因变量选

5、择“人均可支配收入”。通过结果分析即可。点击“分析——回归——线性”,自变量选择“GDP2”,因变量选择“人均消费性支出”个人收集整理勿做商业用途。通过结果分析即可。6、点击“分析——回归——曲线估计”,因变量选择“人均可支配收入”,自变量选择“GDP”,模型选择“线性”和“二次项”,点击确定。7、点击“分析——回归——曲线估计”,因变量选择“人均消费性支出”,自变量选择“GDP”,模型选择“线性”和“二次项”,点击确定。8、点击“分析——回归——曲线估计”,因变量选择“人均可支配收入”,自变量选择“GDP”,模型选择“幂”点击确定。【结论】(结果、

6、分析)1、相关性人均可支配收入(元)国内生产总值(万元)人均可支配收入(元)Pearson 相关性1.944**显著性(双侧).000N2525国内生产总值(万元)Pearson相关性.944**1显著性(双侧).000N2525**.在.01 水平(双侧)上显著相关。由表分析可得,人均可支配收入与GDP的相关系数为0.944,为高度正相关。相关性国内生产总值(万元)人均消费支出(元)国内生产总值(万元)Pearson相关性1.931**显著性(双侧).000N2525人均消费支出(元)Pearson 相关性.931**1显著性(双侧).000N25

7、25**.在.01水平(双侧)上显著相关。由表分析可得,人均消费性支出与GDP的相关系数为0.931,为高度正相关。个人收集整理勿做商业用途相关性人均消费支出(元)人均可支配收入(元)人均消费支出(元)Pearson相关性1.999**显著性(双侧).000N2525人均可支配收入(元)Pearson 相关性.999**1显著性(双侧).000N2525**.在.01 水平(双侧)上显著相关。由表分析可得,人均消费支出与人均可支配收入的相关系数为0.999,为高度正相关。2、人均可支配收入与人均消费性支出的散点图如下:模型汇总模型RR方调整R 方标准

8、估计的误差个人收集整理勿做商业用途1.999a.997.997162.893a.预测变量:(常量), 人均可

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