《统计学实验》综合实验报告
学生：梁旭
学生学号：048
所在专业：财政学
所在班级：2014级财政学本科班
实验地点：实训楼B405
实验日期：2016年6月7日
实验容
2013年全国31个省份的可支配收入和消费支出情况，要求对此数据作出描述统计分析和相关回归分析，并写出分析报告。
评分标准
总分100分
阅卷人复查人
《统计学导论》综合实训保险系系财政学专业2014 级 1 班梁旭学号048 实验地点：实训楼B405 实验日期2016年6月7号
实验题目：统计学综合实训。
实验类型：基本操作训练。
实验目的：掌握分组、描述统计方法、数据表、数据图及回归分析操作及解读。实验容：
中国31个省份可支配收入和消费支出线性回归模型
2013年全国31个省份的可支配收入和消费支出情况（单位：元）（见excel数据）要求对此数据作出分析并写出分析报告，分析报告应包括：
一、描述性统计分析—统计分组
（1）对可支配收入和消费支出进行描述性统计分析。
（2）对可支配收入和消费支出进行频数分布表。（分为5—7组）
（3）对可支配收入和消费支出进行频数分布图
二、相关与回归分析
（1）可支配收入和消费支出绘画散点折线图
（2）可支配收入和消费支出相关系数表
（3）可支配收入和消费支出进行回归分析
（4）回归分析统计学检验及经济意义解读
评分标准：操作步骤正确，模型选择恰当，回归结果正确，分析符合实际，实验体会真切。
实验步骤：
一、描述性统计分析—统计分组
1．对可支配收入和消费支出进行描述性统计分析
表1：可支配收入和消费支出描述性统计分析表
可支配收入消费支出
平均18282.23 平均13404.13
标准误差1379.39 标准误差987.0616
中位数15733.28 中位数11576.5
众数#N/A 众数#N/A
标准差7680.117 标准差5495.726
方差5898419
8 方差
3020300
8
峰度 3.973934 峰度 3.64205
偏度 1.987253 偏度 1.884718
区域32426.84 区域24089.23
最小值9746.803 最小值6310.643
最大值42173.64 最大值30399.88
求和566749.3 求和415528
观测数31 观测数31
最大(1) 42173.64 最大(1) 30399.88
最小(1) 9746.803 最小(1) 6310.643
置信度(95.0%) 2817.09 置信度(95.0%) 2015.849
可支配收入的数据均高于消费支出，可得出居民将部分的可支配收入用于储蓄。2．对可支配收入和消费支出进行频数分布表。
表2：可支配收入频数分布表
分组上限可支配收入分组频数频率（%）向上累计频数向下累计频数
14999.999 9000—15000 11 35.484 11 31 20999.999 15000—21000 13 41.935 24 20 26999.999 21000—27000 4 12.903 28 7 32999.999 27000—33000 1 3.226 29 3
43000 33000以上 2 6.452 31 2
合计31 100
表3：消费支出频数分布表
分组上限消费支出分组频数频率（%）向上累计频数向下累计频数
9999.999 5000—10000 5 16.129 5 31 14999.999 10000—15000 19 61.290 24 26 19999.999 15000—20000 3 9.677 27 7
24999.999 20000—25000 2 6.452 29 4
29999.999 25000—30000 1 3.226 30 2
34999.999 30000—35000 1 3.226 31 1
合计31 100
3．对可支配收入和消费支出进行频数分布图
图1：可支配收入频数分布图
图2：消费支出频数分布图
由分布表和分布图得出可支配收入在9000—21000的数量最多，消费支出在10000—15000区间的人数最多，由此可得居民收入与消费大部分仍处于中低部分
二、相关与回归分析
1．可支配收入和消费支出绘画散点折线图
图三：可支配收入和消费支出散点折线图
由该折线图可得、、、等发达地区的可支配收入与消费支明显高于其他地区，由此
可得中国南方地区经济比北方地区发达、东部比西部经济发达。2．可支配收入和消费支出相关系数表
表4：可支配收入和消费支出相关系数表
可支配收入消费支出
可支配收入 1
消费支出0.988123239 1
可支配收入与消费支出体现出正相关性。
3．可支配收入和消费支出进行回归分析
表5：回归统计表
回归统计
Multiple R 0.98812323
9
R Square 0.97638753
6
Adjusted R Square 0.97557331
3
标准误差858.929206
观测值31
表6：方差分析表
df SS MS F Significance
F
回归分析 1 8.85E+08 8.85E+08 1199.165 3.82E-25 残差29 21395023 737759.4
总计30 9.06E+08
表7：回归系数估计
Intercept 477.133 403.9204 1.181255 0.247099
X Variable 1 0.70708 0.020419 34.62896 3.82E-25
因此、所得的回归结果为Y = 477.133 + 0.70708X
大概每增加1元的可支配收入就会增加0.7元的消费支出。
4. 回归分析统计学检验及经济意义解读
（1）回归参数的显著性检验（t-检验）
由回归系数统计表得“可支配收入”的参数对应的t统计量为34.62896，此t值大于临界值3.82E-25，说明了“可支配收入”对“消费支出”的影响显著。
（2）经济意义：大概每增加1元的可支配收入就会增加0.7元的消费支出。
实验感悟：通过此次综合实验的处理与分析，我掌握了Excel数据处理的基本方法，同时对数据有了较为全面的分析，此次的综合实验让我对数据处理有了全方面的提高。
实验评语：
评阅人：成绩：