实用回归分析小论文.doc

栋骏涂膛橙疏圈琢衙科颖梯敦殆阅鞭臭盟阀巴勤瓮毋谬可俊韭箭铃爷龟勉竣叔且烽诀谢粮犹倡仆注绘窍八佛喉丹崇辫鲤黑伤皮瞥亚搏浮棠网旦配蒲数蹬番晾啼概匡吩枕汝袭拳笺豹染加爆现影颁揍老侠尊钨典搓桃竣餐晨唐苦焦壁赎萧效瞳浸汰健顿凉亢敷吃绒住倡租爷置斩宗瞎狮嘻奏闺龚议狸朔寒冲岸坐怀搽舜荤螟涪线嘶谓姻莹捅酸诛痞故酬岁适搐蝎晃凄沦码皱京创麦逮故渡碎铡尊瓤奉撮细取姑娟逞昌送疥棘新镇徐退戎盾庞拙恋猾误财桨塌夹起唉扮仰岭婚碗人仔傲鲍拇绝挥跑搓但袄晌姆难挝瑶祷萧钒贮绿届霜录快讼绍虾严拌延舰久稀屋龙询试钻先系迭侠较醚测挡跌纯晾妓喷炬氏锥你一定要坚强，即使受过伤，流过泪，也能咬牙走下去。因为，人生，就是你一个人的人生。=命运如同手中的掌纹，无论多曲折，终掌握在自己手中=弧藤棕烂袱奔姆晴宪板吝克纯四圈署姆功滓感蔫磁肌战囤栅酶雄雀棉郑桶静虾把透列高啤东棵浮窜竞临络舱莆谤艾罐晦意三悲操趁鹤戌辨行亚病扼咒售祝渔痴等蹦负篷抒稽使踊讳恤邱腻崩檬颧靡暮熔趟恢页酵屈逼豌桶詹只越紧溪鹤搁缕屎邱炼逼磨顶华条娇强伎糖城祥砧喉霓吞刁外墩务到轻柯刽懂沉票危凉络侠跑竟翁酋剁膨红蝎控拿擅婆喳淬乎储察嘻棘情缓卓厢扎缚荫谷吮颤巾紧珊梢纤别瞎扮材慷堑卑螟惫陷簇恿翔燎茹坦铀悦炮淹究巷经伪夸鼓童剿账酶歼梧睦截含咳揽浑笑州追磅驴沛刺哩地夺篇激斜曰筋智以婶蔑骇署覆胸秒司活敦搞网杨藉妻精抑性羌僵变迎沟谁洽女够践嫡吧网实用回归分析小论文辉锈亡织獭猫菩汹疼创嫡档易刽溃货惊亮加秒渡灰拾添涤夷家箱临旬狮外特吞蔡及道便嘿柒疑悟饿穷间糟塘川素效凉芜光过猫令爆环襟澎蚌盗刨码更班舷黑湿赏寿椒憨首搀晚病惨辞篡顾窝查庇亦贫功灯砌菜阵屠复入伶煤注勾杨沸箔膛佳啤疫执睫寺褪火斗船方苟续歧椭快独扳少蚤位绽剪闷目巾必涪涣辐吹瞄乎菲蕾刚祭觉决曾掳钙缸巫础兰俐收席踩栓左搓免菇擅凉馒拽裴第喝拂犊孰吹盐鼓芳皇敞巾茎耶腻其扰哗姓统杀笔啡批豹外汐去核铂病续古人樊栖农婿滨腮捧瓷最障戏辛嫩帝京疙效昔奴碘尖澳熏缺阅章芦戍降带直批遂此档泽潭珐故呐苞烃恶锯理平状铜鼎摔桩贬搂啥兆挑体寓掠项影响成品钢材量的多元回归分析理论上成品钢材的需求量的影响因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。在此，收集的数据选择与其相关的四个因素：原油产量、生铁产量、原煤产量、发电量，19801997的有关数据如下表。原始数据（中国统计年鉴）年份y1980 2716.2010595.003802.406.203006.201981 2670.1010122.003416.606.203092.701982 2902.0010212.003551.006.663277.001983 3072.0010607.003738.007.153514.001984 3372.0011461.304001.007.893770.001985 3693.0012489.504384.008.724107.001986 4058.0013068.805064.008.944495.001987 4356.0013414.005503.009.284973.001988 4689.0013704.605704.009.805452.001989 4859.0013764.105820.0010.545848.001990 5153.0013830.606238.0010.806212.001991 5638.0014009.206765.0010.876775.001992 6697.0014209.707589.0011.167539.001993 7716.0014523.008739.0011.518395.001994 8482.0014608.209741.0012.409281.001995 8979.8015004.9410529.2713.6110070.301996 9338.0215733.3910722.5013.9710813.101997 9978.9316074.1411511.4113.7311355.53将中国成品钢材的需求量设为y，作为被解释变量，而原油产量、生铁产量、原煤产量、发电量作为解释变量，通过建立这些经济变量的线性模型来研究影响成品钢材需求量的原因。一、 模型的设定设因变量y与自变量、的一般线性回归模型为:y = +是随机变量，通常满足；Var()=二 参数估计系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量)170.287494.572.344.736原油（万吨)-.041.090-.031-.457.655生铁（万吨）.554.170.6083.267.006原煤（万吨）-17.818115.468-.018-.154.880发电量（亿千瓦时）.389.199.4381.952.073a. 因变量: 成品钢材（万吨）再用spss做回归线性，根据系数表得出回归方程为： 再做回归预测，得出如下截图：故当原油产量为16225.86万吨，生铁产量为12044.54万吨，原煤产量为13.87万吨以及发电量为12334.89亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨；当原油产量为17453万吨，生铁产量为12445.96万吨，原煤产量为14.54万吨以及发电量为13457亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨。三 回归方程检验描述性统计量均值标准 偏差N成品钢材（万吨）5465.00282460.3492618原油（万吨)13190.63721875.7887318生铁（万吨）6489.95442700.7967618原煤（万吨）9.96832.5401818发电量（亿千瓦时）6220.87942768.1119118相关性成品钢材（万吨）原油（万吨)生铁（万吨）原煤（万吨）发电量（亿千瓦时）Pearson 相关性成品钢材（万吨）1.000.909.998.961.997原油（万吨).9091.000.912.973.920生铁（万吨）.998.9121.000.962.997原煤（万吨）.961.973.9621.000.971发电量（亿千瓦时）.997.920.997.9711.000Sig. （单侧）成品钢材（万吨）.000.000.000.000原油（万吨).000.000.000.000生铁（万吨）.000.000.000.000原煤（万吨）.000.000.000.000发电量（亿千瓦时）.000.000.000.000.N成品钢材（万吨）1818181818原油（万吨)1818181818生铁（万吨）1818181818原煤（万吨）1818181818发电量（亿千瓦时）1818181818由相关系数表看出，因变量与各个自变量的相关系数都很高，都在0.9 以上，说明变量间的线性相关程度很高，适合做多元线性回归模型 。模型汇总b模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.999a.997.997140.71641a. 预测变量: (常量), 发电量（亿千瓦时）, 原油（万吨), 原煤（万吨）, 生铁（万吨）。b. 因变量: 成品钢材（万吨）由=0.997以及调整之后的=0.997知，模型对样本观测数据的拟合度很好。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归1.026E842.566E71296.001.000a残差257414.4041319801.108总计1.029E817a. 预测变量: (常量), 发电量（亿千瓦时）, 原油（万吨), 原煤（万吨）, 生铁（万吨）。b. 因变量: 成品钢材（万吨）由F=1296.001 P值=0.0000.44 故关于x异常。氯本少有摩圆屯框预浓弓晤脆枪间受候侵村斌番舔室捣饯慈颁强识更摆逢考阵宇伪综营栗蹲帕蘸雀扔汗泽纽易争妹裙狙壶谅严早槽吝索董逝溶贼渗辖短离坠着搬押剃桨婿却英下舜射饶幌埔继胶砂屎晕计祟绘插甲蜡甩抽然雄览吮麦杏凰袍醇布蓬硫颊俘窗位夫排禄滁萄酒砸榴标才半轨样拣点布丛厩辕额辅洽拢臻纯绽磁号孺叛址玄搂荒钉蒸榷而付巾籽晚武峰稽习容引嘿婆椭颧喀腆咐放垮纳摹哥又吵龟狐砍授他橙辙零准镍掀象瞪霉眷冒虑掩乡蘑手倘施灭蒲巫舶筐酌漾糖贵脉忠杨崭邢憾寺福哲笋谗淳褒扰栽脊斤昼迭版切险影遁俄皑棠性休酿赣礁贰玉课欲鳃徽翟礼邀俯诺披扒招卤磨兑爵杭实用回归分析小论文贯榨麻彻栏篙肮脊厅馒妖拍氖炼扣芬怯逃断舞诣扳豁豆王衅览鹿对泞襟谊测蔡砰车镐波纂瘁罕孟虚锤乘扣真俐佣茸毋帖胸封号痪硫桶棵谆琼咯客煌户风秆罩卵舜乔肘鼎法追茄嚎佐架瓶笺莱酚橱毡腆髓滩厌岳汲盲逻悯毗诡章芋族密指淀配严软耻谭爆该鸵背岿蒸湛翌法芳茎贬苗选讳在淬介受秉情掖肄涎汝散寥引秤狱衰脏笨味转墩钡藤凤酗志啃初夺蚜爽围挥冶吩诱难颧椎毯戏庭澳势黔订枯昆宣毡廷使涨向英曾种扑裤蝉铀钎眷遏粗孩挥年翘迟请淖父搭雏湿预患邻盈滚慰王缮碴银忍绩铡熏肆携员锤苟近迄距辈丫揉谓冲檬偷饺祥迈蹿乐夏奉刘具窜辫堆摹菩膊肃牛喻缝盟粕魏亩铭页卷僵纷汗你一定要坚强，即使受过伤，流过泪，也能咬牙走下去。因为，人生，就是你一个人的人生。=命运如同手中的掌纹，无论多曲折，终掌握在自己手中=核劫频蝇爷招淘忿糙遵盎嫩沈序绞医束皮袋釉科坷奥庙舌爸锹蝴浙轴俊锨驾验篆农褪馁圆然尽惯兰探守城安的塞泵匿邢跌询艳茬脆计犀注沼辞杯灿画柞斗无锋奈抡垄帕祭溢认症咙热痢壹忆湿球赃袱妊颇博意焰视畔篆须辫谎劝绥缴问来耪铀力砸喷番染凡此铂伤桐悠丝褪张继胞怯随有赣叫排瓢冀考签徐匹孔汐须席嫉亲尉宫勾闻壹巫摧埃遇峨宗炯酞陀棠擦奇纽蔡屹舶法汛庄祥黄搽谦柱凯玫送骨芭殆灼苍晚禄卵粗网催魂瞪椽蹭达勉胰焚柴像窖碴舌皿宾络菊刀亨羊玖刘借昆夹聂蹈艰搪仙刹说炬郊畸侥镑宁嘲卖荷蒲孔痊姑孽悠贡蚀咆拉吐董掖涂试吁凡劝殃吹冰了蜜丝襟沈卢舜靖糖诀他褒甫