项目二 相关与回归分析案例及练习要求

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1、项目二：相关与回归分析一、实验目的1、掌握Pearson简单相关分析方法，并根据相关系数判断两变量的相关程度。2、熟悉偏相关系数、Kendalltau-b和Spearman等级相关系数的计算方法，理解其区别与联系。3、掌握一元与多元回归分析方法，对回归模型估计和检验，并对结果进行分析。4、了解曲线回归分析方法。并对回归结果进行分析。二、实验内容和要求1、现有杭州市区1978－2014年的GDP、城镇居民年人均可支配收入和年人均消费支出的数据资料（example1.sav），如下：表5-1杭州市区GDP、年

2、人均可支配收入、人均消费支出和CPI指数年份GDP（亿元）人均可支配收入（元）人均消费支出（元）定基CPI指数（%）197814.1995338301100.1197916.7206396365100.5198020.8220521491101.3198122.9243540513103.3198224.8297532532105.4198328.2171578535107.6198435.3781729679110.9198544.85741026908130.0198651.3639116910721

3、37.8198760.523412601118152.3198870.847415651515185.7198977.220817641615218.7199089.649619851685228.81991109.662821281894245.91992141.328725802296271.51993208.657135253183329.61994278.831452494559400.51995369.779463015559466.51996472.737772066095515.519975

4、41.426578966766550.11998590.572684657235560.01999631.733590857424562.22000711.158696687790566.720011226.0891108968968563.920021404.2278117789215557.120031664.7332128989949.76554.320042036.27381456511212.78568.220052349.54591660113438577.820062748.31211902

5、6.8614471.74584.820073273.884221689.3614895.75605.220083813.983424103.5816719.10634.920094069.868726863.9318594.75626.020104740.77883003520219650.420115589.85743406522642681.620126213.24863751122800698.720136639.86093931024833716.120149201.160044632321657

6、30.5数据来源：历年《杭州统计年鉴》和《2014年杭州市国民经济和社会发展统计公报》。要求：（1）求人均可支配收入、GDP、人均消费性支出与消费价格指数的双变量Pearson相关系数。相关性incomebcpiincomePearson相关性1.841**显著性（双侧）.000N3737bcpiPearson相关性.841**1显著性（双侧）.000N3737**.在.01水平（双侧）上显著相关。相关性gdpbcpigdpPearson相关性1.751**显著性（双侧）.000N3737bcpiPear

7、son相关性.751**1显著性（双侧）.000N3737**.在.01水平（双侧）上显著相关。相关性payoutbcpipayoutPearson相关性1.873**显著性（双侧）.000N3737bcpiPearson相关性.873**1显著性（双侧）.000N3737**.在.01水平（双侧）上显著相关。（1）画出人均可支配收入与人均消费支出的散点图，求人均消费支出倚人均可支配收入的直线回归方程，解释方程结果，并给出方程的估计标准误差。模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.994a.989.9

8、88912.186a.预测变量:(常量),income。（1）求人均可支配收入倚GDP的直线回归方程。解释方程结果，并给出方程的估计标准误差。模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.985a.969.9692250.284a.预测变量:(常量),gdp。（2）求人均消费支出倚GDP的直线回归方程。解释方程结果，并给出方程的估计标准误差。模型汇总和参数估计值因变量:payout方程模型汇总参数估计值R方Fdf1df2Sig.