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2、 ============================================================================ 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
3、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
4、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，1980—1997的有关数据如下表。 原始数据（中国统计年鉴） 年份 y 1980 2716.20 10595.00 3802.40 6.20 3006.20 1981 2670.10 101
5、22.00 3416.60 6.20 3092.70 1982 2902.00 10212.00 3551.00 6.66 3277.00 1983 3072.00 10607.00 3738.00 7.15 3514.00 1984 3372.00 11461.30 4001.00 7.89 3770.00 1985 3693.00 12489.50 4384.00 8.72 4107.00 1986 4058.00 13068.80 5064.00 8.94 4495.00 1987
6、 4356.00 13414.00 5503.00 9.28 4973.00 1988 4689.00 13704.60 5704.00 9.80 5452.00 1989 4859.00 13764.10 5820.00 10.54 5848.00 1990 5153.00 13830.60 6238.00 10.80 6212.00 1991 5638.00 14009.20 6765.00 10.87 6775.00 1992 6697.00 14209.70 7589.00
7、 11.16 7539.00 1993 7716.00 14523.00 8739.00 11.51 8395.00 1994 8482.00 14608.20 9741.00 12.40 9281.00 1995 8979.80 15004.94 10529.27 13.61 10070.30 1996 9338.02 15733.39 10722.50 13.97 10813.10 1997 9978.93 16074.14 11511.41 13.73 11355.53 将中国成
8、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 t Sig. B 标准 误差 试用版 1 (常量) 170.287 494.572 .344 .736 原油（万吨) -.041 .090 -.031 -.457 .655 生铁（万吨） .554 .170
9、 .608 3.267 .006 原煤（万吨） -17.818 115.468 -.018 -.154 .880 发电量（亿千瓦时） .389 .199 .438 1.952 .073 a. 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
10、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） 5465.0028 2460.34926 18 原油（万吨) 13190.6372 1875.78873 18 生铁（万吨） 6489.9544 2700.79676 18 原煤（万吨） 9.9683 2.54018 18 发电量（亿千瓦时） 6220.8794 2768.11191 18 相关性 成品钢材（万吨） 原油（万吨) 生铁（万吨） 原
11、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) .909 1.000 .912 .973 .920 生铁（万吨） .998 .912 1.000 .962 .997 原煤（万吨） .961 .973 .962 1.000 .971 发电量（亿千瓦时） .997 .920 .997 .971 1.000 Sig. （单侧） 成品钢材（万吨） . .000 .000 .000 .000 原油（万吨) .000 . .000
12、 .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） 18 18 18 18 18 原油（万吨) 18 18 18 18 18 生铁（万吨） 18 18 18 18 18 原煤（万吨） 18 18 18 18 18 发电量（亿千瓦时） 18 18 18 18 18 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
13、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 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 1 .999a .997 .997 140.71641 a. 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 F Sig. 1 回归 1.026E8 4 2.566E7 1296.001 .000a
14、 残差 257414.404 13 19801.108 总计 1.029E8 17 a. 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=0.000<=0.05，故拒绝原假设，认为自变量联合起来对因变量有显著影响，通过F检验。 系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准 误差 试用版 1 (常量) 170.287 494.572 .344 .736 原油（万吨) -.041 .
15、090 -.031 -.457 .655 生铁（万吨） .554 .170 .608 3.267 .006 原煤（万吨） -17.818 115.468 -.018 -.154 .880 发电量（亿千瓦时） .389 .199 .438 1.952 .073 a. 因变量: 成品钢材（万吨） 因为=-0.154 P值=0.880远远大于=0.05，故接受原假设，认为对因变量y没有显著影响，故应剔除。用后退法剔除变量后，再做回归线性，得如下表： 系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准 误差 试用版
16、 1 (常量) 170.287 494.572 .344 .736 原油（万吨) -.041 .090 -.031 -.457 .655 生铁（万吨） .554 .170 .608 3.267 .006 原煤（万吨） -17.818 115.468 -.018 -.154 .880 发电量（亿千瓦时） .389 .199 .438 1.952 .073 2 (常量) 197.734 445.099 .444 .664 原油（万吨) -.053 .045 -.041 -1.172 .261 生铁（万吨）
17、 .564 .150 .620 3.760 .002 发电量（亿千瓦时） .371 .153 .417 2.417 .030 3 (常量) -309.403 105.079 -2.944 .010 生铁（万吨） .591 .150 .649 3.937 .001 发电量（亿千瓦时） .311 .147 .350 2.125 .051 a. 因变量: 成品钢材（万吨） Anovad 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 1.026E8 4 2.566E7 1296.001 .000a 残
18、差 257414.404 13 19801.108 总计 1.029E8 17 2 回归 1.026E8 3 3.422E7 1857.513 .000b 残差 257885.884 14 18420.420 总计 1.029E8 17 3 回归 1.026E8 2 5.131E7 2718.023 .000c 残差 283174.324 15 18878.288 总计 1.029E8 17 a. 预测变量: (常量), 发电量（亿千瓦时）, 原油（万吨), 原煤（
19、万吨）, 生铁（万吨）。 b. 预测变量: (常量), 发电量（亿千瓦时）, 原油（万吨), 生铁（万吨）。 c. 预测变量: (常量), 发电量（亿千瓦时）, 生铁（万吨）。 d. 因变量: 成品钢材（万吨） 最后剔除、两个自变量，得出新的回归方程为： F=2718.023 P值=0.000 故拒绝原假设，通过F检验。 四 基本假定检验 1、异方差检验 等级相关系数检验 做abs(e)与x的等级相关系数，得出表如下 相关系数 原油（万吨) 生铁（万吨） 原煤（万吨） 发电量（亿千瓦时） abse Spearman
20、的 rho 原油（万吨) 相关系数 1.000 .998** .994** .994** .263 Sig.（双侧） . .000 .000 .000 .291 N 18 18 18 18 18 生铁（万吨） 相关系数 .998** 1.000 .989** .988** .294 Sig.（双侧） .000 . .000 .000 .236 N 18 18 18 18 18 原煤（万吨） 相关系数 .994** .989** 1.000 .997** .227 Sig.（双侧） .000 .000
21、 . .000 .365 N 18 18 18 18 18 发电量（亿千瓦时） 相关系数 .994** .988** .997** 1.000 .212 Sig.（双侧） .000 .000 .000 . .399 N 18 18 18 18 18 abse 相关系数 .263 .294 .227 .212 1.000 Sig.（双侧） .291 .236 .365 .399 . N 18 18 18 18 18 **. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。 由表中P值全大于0.01
22、故接受原假设，模型中不存在异方差。 2、自相关检验 模型汇总b 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 Durbin-Watson 1 .999a .997 .997 140.71641 .922 a. 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） DW=0.992 n=18 k=5,查表得出，故DW落入无法确定的领域。自相关性不明显，由此也看出DW检验的局限性。 3、多重共线性 系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性
23、统计量 B 标准 误差 试用版 容差 VIF 1 (常量) 170.287 494.572 .344 .736 原油（万吨) -.041 .090 -.031 -.457 .655 .041 24.672 生铁（万吨） .554 .170 .608 3.267 .006 .006 180.105 原煤（万吨） -17.818 115.468 -.018 -.154 .880 .014 73.861 发电量（亿千瓦时） .389 .199 .438 1.952 .073 .004 261.480
24、a. 因变量: 成品钢材（万吨） 共线性诊断a 模型 维数 特征值 条件索引 方差比例 (常量) 原油（万吨) 生铁（万吨） 原煤（万吨） 发电量（亿千瓦时） 1 1 4.878 1.000 .00 .00 .00 .00 .00 2 .118 6.435 .02 .00 .00 .00 .00 3 .004 37.106 .36 .03 .03 .09 .00 4 .001 88.718 .57 .46 .28 .21 .16 5 .000 137.100 .05 .51 .68 .70
25、 .84 a. 因变量: 成品钢材（万吨） 因为VIF中有两个远远的大于10，故模型存在严重的多重共线性。 由共线性诊断表中数据得出，、、之间存在多重共线性。 故先剔除变量，再做线性回归，得出表如下： 系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准 误差 试用版 容差 VIF 1 (常量) 59.520 538.378 .111 .914 原油（万吨) -.108 .092 -.082 -1.178 .258 .047 21.142 生铁（万吨） .871 .054 .956
26、 16.144 .000 .066 15.176 原煤（万吨） 118.233 100.887 .122 1.172 .261 .021 46.956 a. 因变量: 成品钢材（万吨） 共线性诊断a 模型 维数 特征值 条件索引 方差比例 (常量) 原油（万吨) 生铁（万吨） 原煤（万吨） 1 1 3.917 1.000 .00 .00 .00 .00 2 .079 7.042 .02 .00 .06 .00 3 .003 33.686 .33 .04 .66 .13 4 .001 87.74
27、3 .64 .96 .28 .87 a. 因变量: 成品钢材（万吨） 由于模型中仍然存在多重共线性，故继续剔除VIF最大的变量，再做线性回归，得出表如下 系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准 误差 试用版 容差 VIF 1 (常量) -282.131 458.218 -.616 .547 原油（万吨) -.017 .049 -.013 -.345 .735 .168 5.967 生铁（万吨） .920 .034 1.010 26.871 .000 .168
28、 5.967 a. 因变量: 成品钢材（万吨） 共线性诊断a 模型 维数 特征值 条件索引 方差比例 (常量) 原油（万吨) 生铁（万吨） 1 1 2.922 1.000 .00 .00 .00 2 .076 6.204 .03 .00 .19 3 .002 38.315 .97 1.00 .81 a. 因变量: 成品钢材（万吨） 系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准 误差 试用版 容差 VIF 1 (常量) -282.131 458.218
29、 -.616 .547 原油（万吨) -.017 .049 -.013 -.345 .735 .168 5.967 生铁（万吨） .920 .034 1.010 26.871 .000 .168 5.967 a. 因变量: 成品钢材（万吨） 由于剔除变量后，VIF值都小于10，故多重共线性得以消除，得出新的回归方程： 4、异常值和强影响值 残差统计量a 极小值 极大值 均值 标准 偏差 N 预测值 2738.5310 10059.5371 5465.0028 2457.27013 18 标准 预测值
30、 -1.110 1.870 .000 1.000 18 预测值的标准误差 53.220 117.717 72.288 17.057 18 调整的预测值 2770.4775 10140.2559 5485.8900 2473.44774 18 残差 -182.88765 241.19569 .00000 123.05293 18 标准 残差 -1.300 1.714 .000 .874 18 Student 化 残差 -1.710 1.887 -.057 1.022 18 已删除的残差 -316.76953 292.427
31、92 -20.88723 173.80682 18 Student 化 已删除的残差 -1.867 2.128 -.045 1.070 18 Mahal。 距离 1.487 10.953 3.778 2.417 18 Cook 的距离 .002 .523 .095 .145 18 居中杠杆值 .087 .644 .222 .142 18 a. 因变量: 成品钢材（万吨） 因为p/n=4/18=0.22 表中=0.644>0.44 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
32、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
33、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。 ===========================================================================
34、 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
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