应用回归分析Word文档格式.docx

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bAnova

模型平方和df均方FSig.

a1回归4.45514.45514.067.002

残差4.43414.317

总计8.88915

a.预测变量:

（常量）,账面价。

b.因变量:

红利

a系数

非标准化系数标准系数

模型B标准误差试用版tSig.

1（常量）.480.3471.381.189

账面价.073.019.7083.751.002a.因变量:

根据回归可得最终模型为:

Y,0.480，0.073X，,iii

二、相关统计量的展示

模型汇总

模型RR方调整R方标准估计的误差

a1.708.501.466.563a.预测变量:

（0.347）（0.019）

T=（1.381）（3.751）

由上表，可见模型的可决系数为0.501，模型拟合比较好，且F统计量为14.067大于查表F（1,14）=4.6,故影响显著，模型建立良好。

由上面的模型可得，公益股票每股账面价值增加一元，当年红利就增加6.877元，可见账面价值对红利的影响是比较大的。

说明公益股票每股账面价值和每股红利之间存在正的线性关系。

研究对象:

四川省人均纯收入和人均生活费支出的关系

）和人均生活费支出（）指标:

四川省人均纯收入（XY实训数据ii资料说明范围:

1978—2000年四川省23年数据

1.线性回归模型的预测

（1）点预测

（2）区间预测

）为自变量;

以人均生活费支出（）为因变量进以四川省人均纯收入（XYii

行回归预测:

实训结果

与简要分

析

从图中我们可以看出该样本数据点预测和区间预测的值。

例如，农村人均纯收入

为2000时，农村人均生活费支出为1664.66987，区间预测为（1602.11713,1727.22261）。

2.曲线回归模型估计与选择

线性模型如下:

b模型汇总

a1.993.985.98560.46199

（常量）,农村人均纯收入X。

农村人均生活费支出Y

a1回归5217023.67415217023.6741427.112.000

残差76768.697213655.652

总计5293792.37022

模型B标准误差试用版tSig.1（常量）43.89720.0532.189.040

农村人均纯收入X.810.021.99337.777.000a.因变量:

对数

RR方调整R方估计值的标准误

.961.924.920131.538

自变量为农村人均纯收入X。

ANOVA

平方和df均方FSig.

回归4188236.93414188236.934242.063.000

残差346045.3362017302.267

总计4534282.27021

系数

未标准化系数标准化系数

B标准误BetatSig.ln（农村人均纯收入X）551.24935.431.96115.558.000:

常数:

-2823.932221.483-12.750.000

二次

.998.995.99533.563

回归4512879.59322256439.7962003.131.000

残差21402.677191126.457

B标准误BetatSig.农村人均纯收入X1.200.0621.43619.391.000农村人均纯收入X**2.000.000-.454-6.126.000

:

-70.15520.684-3.392.003

三次

1.000.999.99915.744

回归4529820.77431509940.2586091.887.000

残差4461.49518247.861

B标准误BetatSig.农村人均纯收入X.614.077.7358.014.000农村人均纯收入X**2.001.0001.4226.195.000农村人均纯收入X**3-2.820E-7.000-1.201-8.267.000:

33.45615.8492.111.049

复合

.928.862.855.306

回归11.664111.664124.685.000

残差1.87120.094

总计13.53421

B标准误BetatSig.农村人均纯收入X1.001.0002.5308333.590.000

178.91718.5799.630.000因变量为ln（农村人均生活费支出Y）。

幂

.997.994.994.062

回归13.457113.4573463.262.000

残差.07820.004

B标准误BetatSig.ln（农村人均纯收入X）.988.017.99758.849.000

.963.1019.528.000因变量为ln（农村人均生活费支出Y）。

S

.934.873.867.293

回归11.814111.814137.350.000

残差1.72020.086

B标准误BetatSig.1/农村人均纯收入X-375.84932.070-.934-11.720.000:

7.102.10766.582.000因变量为ln（农村人均生活费支出Y）。

增长

B标准误BetatSig.

农村人均纯收入X.001.000.92811.166.000:

5.187.10449.951.000因变量为ln（农村人均生活费支出Y）。

指数

B标准误BetatSig.农村人均纯收入X.001.000.92811.166.000

Logistic

.978.956.954.274

回归32.984132.984439.505.000

残差1.50120.075

总计34.48521

B标准误BetatSig.农村人均纯收入X.998.000.3769304.044.000

.006.00110.752.000因变量为ln（1/农村人均生活费支出Y-1/1843.700）。

对比可决系数和伴随概率，综合图比较可得三次模型的拟合程度相对最好

通过对这个数据的分析我们可以看出四川省人均收入和生活消费是有密切的关系的。

实训总结

基本上呈正的增长趋势。

分析