基于多元线性回归分析餐饮业营业收入的影响因素Word下载.docx
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2115
天津市
103.6
14442.01
423
57577
7612.3
1472
河北省
45.2
28442.95
467
40007
23357.2
7333
山西省
75
12665.25
568
67599
13339.4
3630
内蒙古自治区
65.5
16916.5
427
36128
7455.2
2498
辽宁省
142.7
27213.22
715
46528
19659.5
4390
吉林省
20.2
13046.4
162
11016
7745.3
2751
黑龙江省
24.6
14454.91
210
15924
10058.6
3835
上海市
469.5
21818.15
1638
216755
20486.3
2415
江苏省
399.5
59753.37
2402
228531
33823.9
7939
浙江省
261
37756.59
1506
136523
28923
5498
安徽省
100.1
19229.34
1032
72848
12924.9
6030
福建省
158.9
21868.49
797
76123
11847.3
3774
江西省
31.8
14410.19
241
25778
9725.2
4522
山东省
335.9
55230.32
2430
156808
29796.1
9733
河南省
150.4
32191.3
1374
76477
20232.1
9413
湖北省
225.8
24791.83
1861
126525
15507
5799
湖南省
109.3
24621.67
587
58591
14539.7
6691
广东省
604.1
62474.79
2883
337224
49891.3
10644
广西壮族自治区
32
14449.9
303
30456
9118.9
4719
海南省
10.4
3177.56
84
8553
2465.4
895
重庆市
163
12783.26
1015
80297
9622.3
2970
四川省
231.3
26392.07
1611
140348
22597.3
8107
贵州省
21.1
8086.86
304
19645
5919.1
3502
云南省
49.6
11832.31
360
31189
8969.8
4687
西藏自治区
0.9
815.67
13
734
496
312
陕西省
125.6
16205.45
958
91202
12249.4
3764
甘肃省
30.7
6330.69
346
24301
5878.5
2582
青海省
3.7
2122.06
37
3537
1504.2
578
宁夏回族自治区
8.6
2577.57
90
8081
1887.2
654
新疆维吾尔自治区
12.2
8443.84
77
8870
5884.5
2264
数据标准化处理后：
2.29149
-0.04214
1.20155
1.87475
0.79709
-0.81002
-0.26081
-0.38325
-0.5507
-0.26829
-0.62394
-1.04084
-0.61817
0.50798
-0.49559
-0.4823
0.82196
1.06311
-0.43582
-0.49635
-0.36908
-0.14621
-0.098
-0.26617
-0.49395
-0.22574
-0.54569
-0.52954
-0.63836
-0.67253
-0.02156
0.4297
-0.18497
-0.40287
0.48239
0.00665
-0.77115
-0.47209
-0.8776
-0.83542
-0.61172
-0.58171
-0.74423
-0.38243
-0.81748
-0.77564
-0.39929
-0.19258
1.97818
0.08628
0.97109
1.67057
0.55832
-0.70233
1.54984
2.50104
1.928
1.814
1.78315
1.28065
0.70234
1.10084
0.80576
0.69331
1.33309
0.40439
-0.28223
-0.07851
0.21208
-0.08228
-0.13606
0.59537
0.07758
0.08948
-0.08226
-0.04239
-0.23502
-0.21448
-0.70017
-0.38527
-0.77865
-0.65561
-0.4299
0.05403
1.16067
2.21312
1.96307
0.94039
1.41327
1.92465
0.02556
0.74658
0.64043
-0.03808
0.53498
1.80978
0.48695
0.27557
1.2504
0.57153
0.10106
0.51244
-0.22594
0.26474
-0.34529
-0.25593
0.01223
0.83265
2.80182
2.67427
2.53045
3.13793
3.25866
2.25168
-0.69895
-0.38275
-0.701
-0.59863
-0.48558
0.12475
-0.83112
-1.10029
-0.97529
-0.86542
-1.09659
-1.24797
0.10266
-0.48884
0.19078
0.00845
-0.43935
-0.5031
0.5206
0.37743
0.93727
0.7399
0.75218
1.34096
-0.76564
-0.78778
-0.69974
-0.73031
-0.77943
-0.31212
-0.59125
-0.54937
-0.6296
-0.5897
-0.49927
0.11326
-0.88925
-1.25063
-1.06422
-0.96066
-1.27745
-1.45725
-0.12619
-0.271
0.11939
0.14128
-0.1981
-0.21807
-0.7069
-0.89957
-0.64714
-0.6736
-0.78316
-0.64238
-0.87212
-1.16747
-1.03416
-0.92651
-1.18486
-1.36177
-0.84213
-1.13848
-0.96778
-0.87117
-1.14969
-1.33448
-0.8201
-0.76506
-0.98406
-0.86156
-0.7826
-0.75653
三、
参数估计
利用Eviews6.0估计模型参数，最小二乘法的回归结果如下：
用Eviews估计结果为：
根据表中的样本数据，模型估计结果为：
t=（3.33E-05）（-0.111061）（1.617020）（4.861177）（1.004762）（-2.675348）
可以看出，可决系数
，修正的可决系数
。
说明模型的拟合程度还可以。
但是当
时，X1、X2、X4系数均不能通过检验，且X1、X5的系数为负，与经济意义不符，表明模型很可能存在严重的多重共线性
四、模型检验
1.多重共线性的检验：
计算各个解释变量的相关系数，得到相关系数矩阵
表4.1相关系数矩阵
由相关系数矩阵可以看出，解释变量X1、X2、X4之间存在较高的相关系数，证实确实存在严重的多重共线性。
2．多重共线性修正
表4.2一元回归结果
变量
X1
X2
X3
X4
X5
参数估计值
0.752443
0.919239
0.983748
0.846699
0.486108
t统计值
6.151980
12.57375
29.50603
8.569556
2.995510
0.566173
0.845002
0.967764
0.716900
0.236301
0.551213
0.839657
0.966652
0.707138
0.209967
其中，X3的方程
最大，以X3为基础，顺次加入其它变量逐步回归。
表4.3
加入新变量的回归结果
（一）
X3，X1
-0.054372
（-1.0085
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