应用回归分析影响谷物的因素分析.doc

贵州民族大学实用回归分析论文(GuizhouMinzu University)论文题目：影响谷物的因素分析年级：2014级班级：应用统计班小组成员：姓名：黄邦秀 学号：201410100318 序号：4姓名：王远 学号：201410100314 序号：26姓名：陈江倩 学号：201410100326 序号：11姓名：吴堂礼 学号：时间：2016.12.06目录摘要：3关键词：3一、问题的提出4二、多元线性回归模型的基假设4三、收集整理统计数据53.1数据的收集53.2确定理论回归模型的数学形式6四、模型参数的估计、模型的检验与修改64.1 SPSS软件运用64.2 用SPSS软件，得到相关系数矩阵表84.3 回归方程的显著性检验94.4利用逐步回归法进行修正104.5 DW检验法11五、结果分析12六、建议12七、参考文献13影响谷物的因素分析摘要：在实际问题的研究中，经常需要研究某一些现象与影响它的某一最主要因素的关系，如影响谷物产量的因素非常多。本文采用多元线性回归分析方法,以19942014年中国谷物产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国谷物生产的多种因素进行了分析。分析结果表明,近年来我国谷物生产主要受到单产提高缓慢、播种面积波动大、农业基础设施投入不足、自然灾害频繁等重要因素的影响。为提高谷物产量、促进谷物生产,首先应该提供一套促进谷物生产的政策措施,提高谷物种植效益,增加谷物收入是根本。在这个前提下,才有可能提高单产、稳定面积、加强基础设施建设、提高抗灾能力,增强我国谷物生产能力和生产稳定性。关键词：谷物产量 影响因素 多元线性回归分析一、问题的提出我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。粮食生产的不稳定性对国民经济的影响是不可忽略的，主要体现在:粮食生产不稳定会引发粮食供求关系的变动,尤其当国家粮食储备不足的时候,很容易导致粮价上涨,从而影响整个宏观经济。因此,对关系国计民生的这个特殊农产品,我们不得不慎重对待。因此，分析粮食产量波动的原因，并据此提出相应的对策，对保障粮食生产持续稳定发展，具有重要意义。二、多元线性回归模型的基假设（1）解释变量x1,x2,x3,xp是确定性变量，不是随机变量，且要求rank(k)=p+1n，表明设计矩阵X中的自变量列之间不相关，样本量的个数大于解释变量的个数，X是一满秩矩阵。（2）随机误差项具有零均值和等方差，即：这个假定常称为高斯-马尔柯夫条件。，即，假设观测值没有系统误差，随机误差项的平均值为零。随机误差项的协方差为零，表明随机误差项在不同的样本之间是不相关的（在正态假定下即为独立的），不存在序列相关，并且有相关的精度。（3）正态分布的假定条件为：对于多元线性回归的矩阵模式，这个条件便可表示为：由上述假定和多元正态分布的性质可知，随机向量y服从n维正态分布，回归模型的期望向量因此三、收集整理统计数据3.1数据的收集选用了谷物产量y（万吨）、谷物零售价格指数x1、受灾面积x2（万公顷），化肥施用量x3（万吨），乡村农林牧渔业从业人员数x4（万人），谷物作物播种面积x5（千公顷），农用机械总动力x6（万千瓦），农村用电量x7（亿千瓦），把这7个指标的19942014年21年间的时间序列数据进行回归分析,来分析这些因素与谷物产量的关系。以谷物产量作为因变量,其它7个指标作为解释变量进行回归分析。表1-1 1994-2014年度谷物产量影响因素表谷物产量(万吨)y价格指数x1受灾面积(万公顷)x2化肥施用量(万吨)x3乡村农林牧渔业从业人员数(万人)x4谷物作物播种面积(千公顷)x5农用机械总动力(万千瓦)x6农村用电量(亿千瓦 时)x7199435450110.23313.31513.431152.711346216614.2396.9199538727.599.93471.31659.831645.111404719497.2435.2199640730.599.83188.71739.83168511288420912.5464199737910.8110.94436.51775.830351.510884522950508.9199839151.2109.34713.51930.630467.911093324836586.7199940473.3106.24208.61999.33087011126826575658.8200039408114.15087.42141.531455.711012328067712200140754.9121.34699.12357.132440.511220528707790.5200244624.395.23847.42590.333336.411346629388884.5200343529.3108.65547.22805.134186.311231430308.4963.2200444265.8124.35133.32930.23403711056031816.61106.9200545648.8127.74882.93151.933258.211050933802.51244.9200644510.1148.75504.33317.932690.310954436118.11473.9200746661.8134.44582.13593.732334.511006038546.91655.7200850453.5107.54698.93827.932260.411254842015.61812.7200949417.192.15342.93980.732677.911291245207.71980.1201051229.596.95014.54083.732626.411378748996.12042.2201150838.696.44998.14124.332911.811316152573.62173.2201246217.590.15468.84146.432797.510846355172.12421.3201345263.7101.55221.54253.83245110608057929.92610.8201445705.898.64711.94339.431990.610389160386.52993.4注：数据来源相应年度的中国统计年鉴、中国农村统计年鉴、中国农业发展报告、中华人民共和国年鉴、中国统计摘要3.2确定理论回归模型的数学形式通过对中国谷物生产及影响因素的初步定性分析后假设,谷物产量与其它7个指标之间存在多元线性关系,即谷物零售价格指数、受灾面积，化肥施用量，乡村农林牧渔业从业人员数，谷物作物播种面积，农用机械总动力，农村用电量之间存在着线性关系,也即可以把谷物产量的线性回归模型初步设定为：其中,y:谷物产量, x1谷物零售价格指数、x2受灾面积，x3化肥施用量，x4乡村农林牧渔业从业人员数，x5谷物作物播种面积，x6农用机械总动力，x7农村用电量,然后利用已有的数据进行模型拟合,以便发现这些因素之间存在的数量关系。可能有人会提出质疑,是否遗漏了其它重要的解释变量,的确像农业科技费用等这些因素对谷物产量有重要的影响,但考虑农业科技费用会导致严重的多重共线性(因为它们与谷物单产有极高的正相关性),又考虑到它代表对农业的投入和科技进步,在选用指标中已有灌溉面积、农机总动力等性质相似的指标,再加上分析工具的局限性,因此就舍弃了这几个指标。这也是线性相关分析的局限性之一四、模型参数的估计、模型的检验与修改4.1 SPSS软件运用将收集到的数据运用SPSS软件进行运算，可以得到以上模型设定的参数估计值，结果如下表表4-1 系数a模型非标准化系数标准系数B标准 误差试用版tSig.1(常量)37259.89524839.3521.500.157x1-29.85424.382-.099-1.224.243x2-1.606.581-.251-2.765.016x312.8702.0252.8436.354.000x4-.433.291-.100-1.490.160x5.043.188.025.228.823x6.136.147.400.926.371x7-12.3663.115-2.192-3.970.002a. 因变量: y表4-2 模型汇总b模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差Durbin-Watson1.987a.974.960906.043732.031a. 预测变量: (常量), x7, x1, x4, x2, x5, x6, x3。b. 因变量: y由表4-2得 所以回归方程拟合较好表4-3 Anovab模型平方和df均方FSig.1回归3.953E875.647E768.795.000a残差1.067E713820915.240总计4.060E820a. 预测变量: (常量), x7, x1, x4, x2, x5, x6, x3。b. 因变量: y由上表4-1和表4-2数据可得所求回归方程， ，4.2 用SPSS软件，得到相关系数矩阵表由相关系数矩阵表得如下矩阵：相关矩阵 从相关矩阵看出，y与x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7的相关系数偏小，P值=0.232；偏小，P值=0.006；，P值=0.000；偏小，P值=0.002；偏小P值=0.481；偏小，P值=0.000；偏小，P值=0.000。x1谷物零售价格指数、x2受灾面积，x3化肥施用量，x4乡村农林牧渔业从业人员数，x5谷物作物播种面积，x6农用机械总动力，x7农村用电量，说明x1谷物零售价格指数、x2受灾面积，x3化肥施用量，x4乡村农林牧渔业从业人员数，x5谷物作物播种面积，x6农用机械总动力，x7农村用电量对谷物产量无显著影响。自变量之间可能存在多重共线性，SPSS软件同时可以计算出相关系数显著性单侧和双侧检验的P值。4.3 回归方程的显著性检验 F 检验表4-4 Anovab模型平方和df均方FSig.1回归3.953E875.647E768.795.000a残差1.067E713820915.240总计4.060E820a. 预测变量: (常量), x7, x1, x4, x2, x5, x6, x3。b. 因变量: y，拒绝原假设，即作出7个自变量整体对因变量y显著影响x1对应的t，对应的；x2对应的t，对应的；x3对应的t，对应的；x4对应的t，对应的；x5对应的t，对应的；x6对应的t，对应的；x7对应的t，对应的，所以x1、x4、x5、x6对y没有显著影响，只有x2、x3、x7通过系数的显著性检验。回归系数没有通过显著性检验的，将用逐步回归法重新建立回归方程。4.4利用逐步回归法进行修正4-5 模型汇总模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.896a.803.7932050.323522.966b.934.9271220.785253.974c.949.9401103.98755a. 预测变量: (常量), x3。b. 预测变量: (常量), x3, x5。c. 预测变量: (常量), x3, x5, x7。4-6 Anovad模型平方和df均方FSig.1回归3.261E813.261E877.577.000a残差7.987E7194203826.532总计4.060E8202回归3.792E821.896E8127.210.000b残差2.683E7181490316.627总计4.060E8203回归3.853E831.284E8105.371.000c残差2.072E7171218788.516总计4.060E820a. 预测变量: (常量), x3。b. 预测变量: (常量), x3, x5。c. 预测变量: (常量), x3, x5, x7。d. 因变量: y4-7 系数a模型非标准化系数标准系数B标准 误差试用版tSig.1(常量)31827.7961437.03722.148.000x34.057.461.8968.808.0002(常量)-45087.99412920.482-3.490.003x34.738.2971.04715.950.000x5.675.113.3925.966.0003(常量)-25062.60114716.130-1.703.107x37.3311.1891.6206.165.000x5.468.138.2723.401.003x7-3.6131.614-.641-2.238.039a. 因变量: y从表 输出结果看到，逐步回归的最优子集为模型3，回归方程为：由回归方程可以看出，对谷物产量有显著性影响的是x3化肥施用量、x5谷物作物播种面积、x7农村用电量，回归方程中2个自变量的系数为正、1个系数为负，即化肥施用量和谷物作物播种面积越大，每万吨谷物产量越大；农村用电量越大，每万吨谷物产量越小。具体说，在x5、x7保持不变时，x3每增加一个百分点，每万吨谷物产量平均增加7.331万吨，在x3、x7保持不变时，x5每增加一个百分点，每万吨谷物产量平均增加0.468万吨，在x3、x5保持不变时，x7每增加一个百分点，每万吨谷物产量平均减少3.613万吨。4.5 DW检验法4-8 残差统计量a极小值极大值均值标准 偏差N预测值37091.835950786.394543855.80954389.0430421残差-2284.964601848.82971.000001017.8262321标准 预测值-1.5411.579.0001.00021标准 残差-2.0701.675.000.92221a. 因变量: y模型汇总d模型更改统计量R 方更改F 更改df1df2Sig. F 更改Durbin-Watson1.80377.577119.0002.13135.594118.0003.0155.010117.0391.995d. 因变量: y由上表4-2可得，DW=1.995，所以误差项之间不存在自相关。五、结果分析我们进行了一系列的检验和修正后的结果如下：，DW=1.995，从模型中可以看出：1、 x1、x2、x4、x6不符合经济意义的检验，因为在实际上，谷物产量是随着x1谷物零售价格指数的增长而增加；谷物产量是随着x2受灾面积增广而减少，谷物产量是随着 x4乡村农林牧渔业从业人员数增加而增加， 谷物产量是随着x6农用机械总动力增加而减少，所以最新的模型的剔除了这4个在原模型的解释变量。2、 新的模型表明：化肥施用量每增加1万吨，谷物产量提高7.331万吨； x5谷物作物播种面积增广一个单位，谷物产量提高0.468万吨；x7农村用电量增加一个单位，谷物产量就会减少3.613万吨3、 可见，化肥使用量是影响谷物产量的显著性因素。但从经济意义上来说，施肥过度反而会导致谷物死亡，从而减产。4、 所以我们的模型所反映的经济意义不能包括现实中的每一种情况。六、建议我们知道农业是一个国民经济的基础，谷物生产是关系到一个国家生存与发展的一个永恒的主题，再加上我国的人口庞大的基本国情，告诉我们。谷物产量对我国具有特别的意义和重要性。因而谷物产量生产关系到我们上至国家，下至人民的一件大事，每个人都应该促进和稳定谷物产量提高上做出努力，而政府在此当中的则是起着关键性的作用。在此，我们建立的模型的基础上，就谷物产量的提高，提出了一些可供参考的政策。1、通过模型和上面的分析可以看出，谷物播种面积对产量提高有着重要的作用，所以我们应该在合理的基础上有目的的，有规划的提高耕地面积。2、化肥使用量虽然对谷物增产有着积极作用，但物极必反，过度使用化肥必然在很大程度上降低土地肥力，抑制谷物的生产。所以在合理控制化肥量的同时，也要加大对化肥质的提高。总之，任何措施办法都应该在顺应自然的基础上，我们要保证谷物的稳定增长，就一定要注意走谷物生产的课持续发展之路。七、参考文献1何晓群，刘文卿.应用回归分析M.中国人民大学出版社，2015.3茆诗松，程依明.概率论与数理统计教程 M.高等教育出版社，2011.2九、附录yx1x2x3x4x5x6x735450.00110.203313.301513.4031152.70113462.0016614.20396.9038727.5099.903471.301659.8031645.10114047.0019497.20435.2040730.5099.803188.701739.8031685.00112884.0020912.50464.0037910.80110.904436.501775.8030351.50108845.0022950.00508.9039151.20109.304713.501930.6030467.90110933.0024836.00586.7040473.30106.204208.601999.3030870.00111268.0026575.00658.8039408.00114.105087.402141.5031455.70110123.0028067.00712.0040754.90121.304699.102357.1032440.50112205.0028707.00790.5044624.3095.203847.402590.3033336.40113466.0029388.00884.5043529.30108.605547.202805.1034186.30112314.0030308.40963.2044265.80124.305133.302930.2034037.00110560.0031816.601106.9045648.80127.704882.903151.9033258.20110509.0033802.501244.9044510.10148.705504.303317.9032690.30109544.0036118.101473.9046661.80134.404582.103593.7032334.50110060.0038546.901655.7050453.50107.504698.903827.9032260.40112548.0042015.601812.7049417.1092.105342.903980.7032677.90112912.0045207.701980.1051229.5096.905014.504083.7032626.40113787.0048996.102042.2050838.6096.404998.104124.3032911.80113161.0052573.602173.2046217.5090.105468.804146.4032797.50108463.0055172.102421.3045263.70101.505221.504253.8032451.00106080.0057929.902610.8045705.8098.604711.904339.4031990.60103891.0060386.502993.40 RES_1ZRE_1RES_2ZRE_2RES_3ZRE_3-2284.96469-2.06974-2284.96469-2.06974-2284.96469-2.06974-216.36815-.19599-216.36815-.19599-216.36815-.195991848.829661.674681848.829661.674681848.829661.67468818.96416.74182818.96416.74182818.96416.74182227.71623.20627227.71623.20627227.71623.206271149.770621.041471149.770621.041471149.770621.04147-229.61509-.20799-229.61509-.20799-229.61509-.20799-1154.77540-1.04600-1154.77540-1.04600-1154.77540-1.04600754.02399.68300754.02399.68300754.02399.68300-1091.90979-.98906-1091.90979-.98906-1091.90979-.9890668.07069.0616668.07069.0616668.07069.06166348.19429.31540348.19429.31540348.19429.31540-728.17892-.65959-728.17892-.65959-728.17892-.65959-183.26470-.16600-183.26470-.16600-183.26470-.166001293.508341.171671293.508341.171671293.508341.17167-428.75600-.38837-428.75600-.38837-428.75600-.38837443.10673.40137443.10673.40137443.10673.40137521.04426.47197521.04426.47197521.04426.47197-1165.49385-1.05571-1165.49385-1.05571-1165.49385-1.05571-1105.99133-1.00182-1105.99133-1.00182-1105.99133-1.001821116.088961.010961116.088961.010961116.088961.01096目 录第一章 总 论1一、项目提要1二、可行性研究报告编制依据2三、综合评价和论证结论3四、存在问题与建议4第二章 项目背景及必要性5一、项目建设背景5二、项目区农业产业化经营发展现状11三、项目建设的必要性及目的意义12第三章 建设条件15一、项目区概况15二、项目实施的有利条件17第四章 建设单位基本情况19一、建设单位概况19二、研发能力20三、财务状况20第五章 市场分析与销售方案21一、市场分析21二、产品生产及销售方案22三、销售策略及营销模式22四、销售队伍和销售网络建设23第六章 项目建设方案24一、建设任务和规模24二、项目规划和布局24三、生产技术方案与工艺流程25四、项目建设标准和具体建设内容26五、项目实施进度安排27第七章 投资估算和资金筹措28一、投资估算依据28二、项目建设投资估算28三、资金来源29四、年度投资与资金偿还计划29第八章 财务评价30一、财务评价的原则30二、主要参数的选择30三、财务估算31四、盈利能力分析32五、不确定性分析33六、财务评价结论34第九章 环境影响评价35一、环境影响35二、环境保护与治理措施35三、环保部门意见36第十章 农业产业化经营与农民增收效果评价37一、产业化经营37二、农民增收38三、其它社会影响38第十一章 项目组织与管理40一、组织机构与职能划分40二、项目经营管理模式42三、技术培训42四、劳动保护与安全卫生43第十二章 可行性研究结论与建议46一、可行性研究结论46二、建议47