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基于SPSS多元线性回归分析的案例.doc

基于SPSS多元线性回归分析的案例

张巧倩
2019-02-23 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《基于SPSS多元线性回归分析的案例doc》,可适用于IT/计算机领域

农民收入影响因素的多元回归分析自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为,但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。农村人口占了中国总人口的多,农业产业结构不合理,经济不发达,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农”问题的关键。本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。一、回归模型的建立()数据的收集根据实际的调查分析我们在影响农民收入因素中引入个解释变量。即:X财政用于农业的支出的比重X乡村从业人员占农村人口的比重X农作物播种面积yXXX年份年可比价财政用于农业的支出的比重乡村从业人员占农村人口的比重农作物播种面积     ()回归模型的构建Yi=XXXui二、回归模型的分析()多重共线性检验系数a模型非标准化系数标准系数tSig共线性统计量B标准误差试用版容差VIF(常量)   XXXa因变量:y表多重共线性是指解释变量之间存在相关关系判断解释变量之间的多重共线性一般可看方差膨胀因子VIF和容忍度这两个指标如果解释变量之间存在多重共线性一般采用逐步剔除VIF最大的解释变量来消除解释变量之间多重共线性的问题。从表可知解释变量XXX三者的方差膨胀因子VIF分别为,和均小于。且三者的容忍度均大于。所以可以判断解释变量XXX三者之间不存在多重共线性。         ()模型异方差的检验异方差产生的原因有:数据质量原因、模型设定原因。由异方差引起的后果一般会导致回归系数估计结果误差较大、有关统计检验失去意义、模型的预测失效等危害所以在建立模型的过程中必须要检验模型之间是否存在异方差。若存在异方差解决办法加权最小二乘法。从上表散点图判断模型的解释变量之间是否存在异方差但从上表可以看到散点图之间的特征不是特别明显。不易于做出结论故采用|e|与X的等级相关系数进行判定。表从表可知在的置信水平下检验统计量与为标准化残差的绝对值(|e|)之间的显著性水平P值均大于则接受原假设检验统计量与|e|之间是独立的不存在相关关系。说明模型不存在异方差。()模型序列相关的检验序列相关是指各随机误差项之间不独立则称其存在自相关或序列相关性。自相关产生的原因有:经济变量的惯性、省略解释变量的影响、错误的函数形式的影响、滞后效应、其他原因等。如果随机误差之间存在自相关则可能导致OLS估计值不具有最小方差性很可能高估Rt检验与F检验结果都变得无效等影响。所以必须检验所构造模型是否存在自相关性。系数a模型非标准化系数标准系数tSigB标准误差试用版(常量) RESTRESTa因变量:RES       在上表中REST为e(t)REST为e(t)用e(t)与e(t)和e(t)进行回归分析得到上表。显著性水平均P均为接受原假设既回归方程的各部分系数均为既认定模型不存在序列关。三、回归模型的确定及解释系数a模型非标准化系数标准系数tSig共线性统计量B标准误差试用版容差VIF(常量)   XXXa因变量:y         由上表可以确立线性模型的方程为。Y=XXX从构建的模型可以知道农民的收入水平与X财政用于农业的支出的比重成正相关的关系财政每增加一元用于农业农民的收入增加,。元。X乡村从业人员占农村人口的比重增加农民收入增加农民的收入与虽与作物的播种面积成正比比例关系但是作用较少。  

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