2010级研究生《应用统计学》作业解答

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2010级研究生《应用统计学》作业 作业1:多元线性回归 P138—例5.3题:中国民航客运的回归模型。为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因,我们以民航客运量作为因变量Y,以国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数为影响民航客运量的主要因素。Y为民航客运量(万人),x1为国民收入(亿元)、x2为消费额(亿元)、x3为铁路客运量(万人)、x4为民航航线里程(万公里)、x5为来华旅游入境人数(万人)。根据《1994年统计摘要》获得1978-1993年统计数据,见表1。 表1 年份 y x1 x2 x3 x4 x5

1978 231.0 3010.0 1888.0 81491.0 14.89 180.92 1979 298.0 3350.0 2195.0 86389.0 16.0 420.39 1980 343.0 3688.0 2531.0 92204.0 19.53 570.25 1981 401.0 3941.0 2799.0 95300.0 21.82 776.71 1982 445.0 4258.0 3054.0 99922.0 23.27 792.43 1983 391.0 4736.0 3358.0 106044.0 22.91 947.7 1984 554.0 5652.0 3905.0 110353.0 26.02 1285.22 1985 744.0 7020.0 4879.0 112110.0 27.72 1783.3 1986 997.0 7859.0 5552.0 108579.0 32.43 2281.95 1987 1310.0 9313.0 6386.0 112429.0 38.91 2690.23 1988 1442.0 11738.0 8038.0 122645.0 37.38 3169.48 1989 1283.0 13176.0 9005.0 113807.0 47.19 2450.14 1990 1660.0 14384.0 9663.0 95712.0 50.68 2746.2 1991 2178.0 16557.0 10969.0 95081.0 55.91 3335.65 1992 2886.0 20223.0 12985.0 99693.0 83.66 3311.5 1993 3383.0 24882.0 15949.0 105458.0 96.08 4152.7 第一步:做相关分析,设定理论模型。用SPSS软件计算增广相关阵,自变量的偏相关阵,输出结果见表2。 表2 Correlations y x1 x2 x3 x4 x5 y Pearson Correlation 1 .989** .985** .227 .987** .924** Sig. (2-tailed) .000 .000 .398 .000 .000 N 16 16 16 16 16 16 x1 Pearson Correlation .989** 1 .999** .258 .984** .930** Sig. (2-tailed) .000 .000 .335 .000 .000 N 16 16 16 16 16 16 x2 Pearson Correlation .985** .999** 1 .289 .978** .942** Sig. (2-tailed) .000 .000 .278 .000 .000 N 16 16 16 16 16 16 x3 Pearson Correlation .227 .258 .289 1 .213 .504* Sig. (2-tailed) .398 .335 .278 .428 .046 N 16 16 16 16 16 16 x4 Pearson Correlation .987** .984** .978** .213 1 .882** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .428 .000 N 16 16 16 16 16 16 x5 Pearson Correlation .924** .930** .942** .504* .882** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .046 .000 N 16 16 16 16 16 16 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). 从相关阵看出,Y与x1、x2、 x4、x5的相关系数都在0.9以上,说明所选自变量是与y高度线性相关的,用Y与自变量做多元线性回归是适合的。Y与x3的相关系数ry3=0.227偏小,p值=0.199,x3是铁路客运量,这说明铁路客运量对民航客运量无显著影响。但是仅凭简单的相关系数的大小是不能决定变量的取舍的,在初步建模时还是应该包括x3在内的。 第二步:回归分析。 第三步:回归诊断。 ① 回归方程:

② 复相关系数R=0.999,决定系数R2=0.998,由决定系数看回归方程高度显著。 ③ 方差分析表,F=1121.144,P=0.000,表明回归方程高度显著,x1、x2、x3 、x4、x5

整体上对y有高度显著的线性影响。

④ 回归系数的显著性检验。自变量x1、x2、x3 、x4、x5对y均有显著影响,其中,x3铁路客运量的P值=0.006最大,但仍在1%的显著性水平上对Y高度显著,这说明在多元线性回归中不能仅凭简单相关系数的大小决定变量的取舍。 作业2:主成分分析 P335—例12.1题:在企业经济效益的评价中,设计的指标往往很多。为了简化系统结构,抓住经济效益评价中的主要问题,我们可由原始数据矩阵出发求主成分。在我国部分省、市、自治区独立核算的工业企业的经济效益评价中,涉及9项指标,原始数据见表3.即样品数据n=28,变量数p=9。 表3

地区 百万固定资产原值实现值 (%) 百元固定资产原值实现利税 (%) 百元资金实现利税 (%) 百元工业总产值实现利税 (%) 百元销售收入实现 利税 (%) 每吨标准煤实现工业产值 (元) 每千瓦时电力实现工业产值 (元) 全员劳动生产率(元/人. 年) 百元流动资金实现产值(元)

北京(1) 119.29 30.98 29.92 25.97 15.48 2178 3.41 21006 296.7

天津(2) 143.98 31.59 30.21 21.94 12.29 2852 4.29 20254 363.1

河北(3) 94.8 17.2 17.95 18.14 9.37 1167 2.03 12607 322.2

山西(4) 65.8 11.08 11.06 12.15 16.84 8.82 1.65 10166 284.7

内蒙(5) 54.79 9.24 9.54 16.86 6.27 894 1.8 7564 225.4

辽宁(6) 94.51 21.12 22.83 22.35 11.28 1416 2.36 13.386 311.7

吉林(7) 80.49 13.36 13.76 16.6 7.14 1306 2.07 9400 274.1

黑龙江(8) 75.86 15.82 16.67 20.86 10.37 1267 2.26 9830 267

上海(9) 187.79 45.9 39.77 24.44 15.09 4346 4.11 31246 418.6

江苏(10) 205.96 27.65 22.58 13.42 7.81 3202 4.69 23377 407.2

浙江(11) 207.46 33.06 25.78 15.94 9.28 3811 4.19 22054 385.5

安徽(12) 110.78 20.7 20.12 18.69 6.6 1468 2.23 12578 341.1

福建(13) 122.76 22.52 19.93 18.34 8.35 2200 2.63 12164 301.2

江西(14) 94.94 14.7 14.18 15.49 6.69 1669 2.24 10463 274.4

山东(15) 117.58 21.93 20.89 18.65 9.1 1820 2.8 17829 331.1

河南(16) 85.98 17.3 17.18 20.12 7.67 1306 1.89 11247 276.5

湖北(17) 103.96 19.5 18.48 18.77 9.16 1829 2.75 15745 308.9

湖南(18) 104.03 21.47 21.28 20.63 8.72 1272 1.98 13161 309

广东(19) 136.44 23.64 20.83 17.33 7.85 2959 3.71 16259 334

广西(20) 100.72 22.04 20.9 21.88 9.67 1732 2.13 12441 296.4

四川(21) 84.73 14.35 14.17 16.93 7.96 1310 2.34 11703 242.5

贵州(22) 59.05 14.48 14.35 24.53 8.09 1068 1.32 9710 206.7

云南(23) 73.72 21.91 22.7 29.72 9.38 1447 1.94 12517 295.8

陕西(24) 78.02 13.13 12.57 16.83 9.19 1731 2.08 11369 220.3

甘肃(25) 59.62 14.07 16.24 23.59 11.34 926 1.13 13084 246.8

青海(26) 51.66 8.32 8.26 16.11 7.05 1055 1.31 9246 176.49

宁夏(27) 52.95 8.25 8.82 15.57 6.58 834 1.12 10406 245.4

新疆(28) 60.29 11.26 13.14 18.68 8.39 1041 2.9 10983 266

1、 标准化原始数据。得到数据表4: