数据模型与决策课程大作业文档格式.doc

数据模型与决策课程大作业文档格式.doc

《数据模型与决策课程大作业文档格式.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数据模型与决策课程大作业文档格式.doc（5页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

标准估计的误差为120910.147^（0.5）=347.72

假设汽油消费量为Y，乘用车销量为a，城镇化率为b，90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为c,则回归方程为：

Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c

乘用车销量对汽油消费量相关系数只有0.00027，数值太小，几乎没有影响，但是城镇化率对汽油消费量相关系数是8649.895，具有明显正相关，当城镇化率每提高1，汽油消费量增加8649.895。

乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入相关系数为-198.692，呈明显负相关，即乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入每增加1个单位，汽油消费量降低198.692个单位。

a,b,c三个自变量的sig值为0.000、0.000、0.009，在显著性水平0.01情形下，乘用车消费量对汽油消费量的影响显著为正。

（4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。

在学习完本课程之后，我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础，结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归，并运用软件计算出回归结果，故根据回归结果，对具体回归方程，回归准确性，自变量影响展开分析。

Anova表中，sig值是t统计量对应的概率值，所以t和sig两者是等效的，sig要小于给定的显著性水平，越接近于0越好。

F是检验方程显著性的统计量，是平均的回归平方和平均剩余平方和之比，越大越好。

在图表中，回归模型统计值F=804.627，p值为0.000，因此证明回归模型有统计学意义，表现回归极显著。

即因变量与三个自变量之间存在线性关系。

系数表中，除了常数项系数显著性水平大于0.05，不影响，其它项系数都是0.000，小于0.005，即每个回归系数均具有意义。

当然，这其中也存在一定的问题：

在模型设计中，乘用车销量为、城镇化率为、90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为三个自变量的单位均不同，因此会造成自变量前面的回归系数不具有准确的宏观意义，因此需要对模型进行实现标准化，也就是引入β系数，消除偏回归系数带来的数量单位影响。

根据共线性统计量中的变量的容差t和方差膨胀因子（VIF），自变量间存在共性问题，容差和膨胀因子为倒数关系，容差越小，膨胀因子越大，尤其是城镇化率VIF为11.213，说明共线性明显，可能原因是由于样本容量太小，也可能是城镇化之后乘用车销售量和、90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入本身就具有相关性。

缺乏模型异方差检验。

在多元回归模型中，由于数据质量原因、模型设定原因，异方差的存在会使回归系数估计结果误差较多，所以在建立模型分析的过程红要对异方差进行检验。

数据模型与决策使我们学会使用科学的分析和决策，对经营管理活动实现合理化、精细化、科学化，从而避免了盲目的生产活动。

通过数据预测、假设检验、公式、分析、验证等一系列的步骤，将数据结果逐一展现。

为我们的学习和工作提供了一些非常有用、便捷的，处理问题的方法。

附表：

t分布表：

df

单尾检验的显著水平

0.050

0.025

0.010

0.005

双尾检验的显著水平

0.10

0.05

0.02

0.01

3

2.353

3.182

4.541

5.841

4

2.132

2.776

3.747

4.604

5

2.015

2.571

3.365

4.032

6

1.943

2.447

3.143

3.707

7

1.895

2.365

2.998

3.499

8

1.860

2.306

2.896

3.355

9

1.833

2.262

2.821

3.250

10

1.812

2.228

2.764

3.169

11

1.796

2.201

2.718

3.106

12

1.782

2.179

2.681

3.055

13

1.771

2.160

2.650

3.012