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应用统计软件论文

【内容摘要】以1990年到2008年的城镇居民和农村居民的收入、消费和支出的数据来说明生活消费支出与可支配收入(或纯收入)、人均储蓄存款之间的相关关系及所做的回归分析,并对回归分析的结果进行分析。

20世纪90年代以来,我国东、中、西部地区间发展差距仍在继续扩大,但随着国家逐步加大对中西部地区发展的支持力度,地区发展差距扩大的趋势逐渐变缓,并以2009年的东部、中部和西部的部分代表地区的数据来说明东西部地区之间的差异。

【关键词】地区差距贫富差距经济政策相关性分析回归分析

以1990年到2008年的城镇居民和农村居民的收入、消费和支出的数据来说明生活消费支出与可支配收入(或纯收入)、人均储蓄存款之间的相关关系及所做的回归分析,并对回归分析的结果进行分析。

表1

 

年份

 

城镇居民家庭平均每人

 

农村居民家庭平均每人

 

可支配收入

(元)

 

生活消费

支出(元)

 

恩格尔系数

(%)

人均储蓄

存款余额

(元)

 

纯收入

(元)

 

生活消费

支出(元)

 

恩格尔系数

(%)

人均储蓄

存款余额

(元)

1990

1510.2

1278.9

54.2

622.9

686.3

584.6

58.8

622.9

1991

1700.6

1453.8

53.8

798.3

708.6

619.8

57.6

798.3

1992

2026.6

1671.7

53.0

1003.2

784.0

659.2

57.6

1003.2

1993

2577.4

2110.8

50.3

1281.9

921.6

769.7

58.1

1281.9

1994

3496.2

2851.3

50.0

1794.7

1221.0

1016.8

58.9

1794.7

1995

4283.0

3537.6

50.1

2447.4

1577.7

1310.4

58.6

2447.4

1996

4838.9

3919.5

48.8

3147.1

1926.1

1572.1

56.3

3147.1

1997

5160.3

4185.6

46.6

3744.3

2090.1

1617.2

55.1

3744.3

1998

5425.1

4331.6

44.7

4279.4

2162.0

1590.3

53.4

4279.4

1999

5854.0

4615.9

42.1

4739.4

2210.3

1577.4

52.6

4739.4

2000

6280.0

4998.0

39.4

5077.5

2253.4

1670.1

49.1

5077.5

2001

6859.6

5309.0

38.2

5780.7

2366.4

1741.1

47.7

5780.7

2002

7702.8

6029.9

37.7

6768.7

2475.6

1834.3

46.3

6768.7

2003

8472.2

6510.9

37.1

8019.9

2622.2

1943.3

45.6

8019.9

2004

9421.6

7182.1

37.7

9196.6

2936.4

2184.7

47.2

9196.6

2005

10493.0

7942.9

36.7

10792.0

3254.9

2555.4

45.5

10792.0

2006

11759.5

8696.6

35.8

12297.4

3587.0

2829.0

43.0

12297.4

2007

13785.8

9997.5

36.3

13051.0

4140.4

3223.9

43.1

13051.0

2008

15780.8

11242.9

37.9

16406.8

4760.6

3660.7

43.7

16406.8

由表1中数据做回归分析,结果如下:

1.对城镇居民的可支配收入(yc1),生活消费支出(yc2),人均储蓄存款余额(yc3)做一元回归分析,结果如下:

chengzhen<-data.frame(

year=c(1990,1991,1992,1993,1994,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008),

yc1=c(1510.2,1700.6,2026.6,2577.4,3496.2,4283.0,4838.9,5160.3,5425.1,5854.0,6280.0,6859.6,7702.8,8472.2,9421.6,10493.0,11759.5,13785.8,15780.8),

yc2=c(1278.9,1453.8,1671.7,2110.8,2851.3,3537.6,3919.5,4185.6,4331.6,4615.9,4998.0,5309.0,6029.9,6510.9,7182.1,7942.9,8696.6,9997.5,11242.9),

yc3=c(622.9,798.3,1003.2,1281.9,1794.7,2447.4,3147.1,3744.3,4279.4,4739.4,5077.5,5780.7,6768.7,8019.9,9196.6,10792.0,12297.4,13051.0,16406.8)

);chengzhen

1)生活消费支出(yc2)与人均储蓄存款余额(yc3)

>y=yc2;

>lm.sol<-lm(y~1+yc3)

>summary(lm.sol)

Call:

lm(formula=y~1+yc3)

Residuals:

Min1QMedian3QMax

-653.3-321.9150.1321.3483.1

Coefficients:

EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)

(Intercept)1548.9712144.174910.745.36e-09***

yc30.61520.019531.55<2e-16***

---

Signif.codes:

0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1

Residualstandarderror:

383.8on17degreesoffreedom

MultipleR-squared:

0.9832,AdjustedR-squared:

0.9822

F-statistic:

995.3on1and17DF,p-value:

<2.2e-16

2)生活消费支出(yc2)与可支配收入(yc1)

>y=yc2;

>lm.sol<-lm(y~1+yc1)

>summary(lm.sol)

Call:

lm(formula=y~1+yc1)

Residuals:

Min1QMedian3QMax

-302.1-136.065.9117.1177.1

Coefficients:

EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)

(Intercept)4.249e+026.709e+016.3347.49e-06***

yc17.047e-018.608e-0381.857<2e-16***

---

Signif.codes:

0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1

Residualstandarderror:

149on17degreesoffreedom

MultipleR-squared:

0.9975,AdjustedR-squared:

0.9973

F-statistic:

6701on1and17DF,p-value:

<2.2e-16

3)人均储蓄存款(yc3)与可支配收入(yc1)

>y=yc3

>lm.sol<-lm(y~1+yc1)

>summary(lm.sol)

Call:

lm(formula=y~1+yc1)

Residuals:

Min1QMedian3QMax

-812.0-328.3-126.1364.6726.5

Coefficients:

EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)

(Intercept)-1.731e+032.221e+02-7.7975.17e-07***

yc11.131e+002.849e-0239.701<2e-16***

---

Signif.codes:

0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1

Residualstandarderror:

493.1on17degreesoffreedom

MultipleR-squared:

0.9893,AdjustedR-squared:

0.9887

F-statistic:

1576on1and17DF,p-value:

<2.2e-16

4)生活消费支出(yc2)与可支配收入(yc1)、人均储蓄存款余额(yc3)

>y=yc2;

>lm.sol<-lm(y~1+yc1+yc3)

>summary(lm.sol)

Call:

lm(formula=y~1+yc1+yc3)

Residuals:

Min1QMedian3QMax

-271.66-112.5824.16101.31193.31

Coefficients:

EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)

(Intercept)241.34890138.520961.7420.101

yc10.824600.0804410.2521.94e-08***

yc3-0.106030.07073-1.4990.153

---

Signif.codes:

0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1

Residualstandarderror:

143.8on16degreesoffreedom

MultipleR-squared:

0.9978,AdjustedR-squared:

0.9975

F-statistic:

3597on2and16DF,p-value:

<2.2e-16

对yc2与yc3及yc2与yc1做线性拟合,结果如下:

attach(chengzhen)

plot(yc2~yc3);

abline(lm(yc2~yc3))

attach(chengzhen)

plot(yc2~yc1);

abline(lm(yc2~yc1))

由上述回归分析可知城镇居民的可支配收入(yc1),生活消费支出(yc2),人均储蓄存款余额(yc3)两两之间都显著,但由(4)可看出yc2和yc1显著,常数项和yc3均不显著。

但是由线性拟合的图可以看出拟合效果还好,所以可能是数据的统计或截取的年份较少所导致的不显著。

2.对农村居民的纯收入(yn1),人均消费支出(yn2),人均储蓄存款余额(yn3)做一元回归分析,结果如下:

建立数据框

nongcun<-data.frame(

year=c(1990,1991,1992,1993,1994,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008),

yn1=c(686.3,708.6,784.0,921.6,1221.0,1577.7,1926.1,2090.1,2162.0,2210.3,2253.4,2366.4,2475.6,2622.2,2936.4,3254.9,3587.0,4140.4,4760.6),

yn2=c(584.6,619.8,659.2,769.7,1016.8,1310.4,1572.1,1617.2,1590.3,1577.4,1670.1,1741.1,1834.3,1943.3,2184.7,2555.4,2829.0,3223.9,3660.7),

yn3=c(622.9,798.3,1003.2,1281.9,1794.7,2447.4,3147.1,3744.3,4279.4,4739.4,5077.5,5780.7,6768.7,8019.9,9196.6,10792.0,12297.4,13051.0,16406.8)

);nongcun

1)人均消费支出(yn2)与人均储蓄存款余额(yn3)

>y=yn2;

>lm.sol<-lm(y~1+yn3)

>summary(lm.sol)

Call:

lm(formula=y~1+yn3)

Residuals:

Min1QMedian3QMax

-191.31-144.66-7.63111.11333.63

Coefficients:

EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)

(Intercept)661.758863.587110.418.60e-09***

yn30.18330.008621.311.06e-13***

---

Signif.codes:

0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1

Residualstandarderror:

169.3on17degreesoffreedom

MultipleR-squared:

0.9639,AdjustedR-squared:

0.9618

F-statistic:

454on1and17DF,p-value:

1.06e-13

2)人均消费支出(yn2)与居民纯收入(yn1)

>y=yn2;

>lm.sol<-lm(y~1+yn1)

>summary(lm.sol)

Call:

lm(formula=y~1+yn1)

Residuals:

Min1QMedian3QMax

-130.09-71.1823.7057.8386.80

Coefficients:

EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)

(Intercept)46.2534436.767171.2580.225

yn10.751590.0146551.293<2e-16***

---

Signif.codes:

0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1

Residualstandarderror:

71.38on17degreesoffreedom

MultipleR-squared:

0.9936,AdjustedR-squared:

0.9932

F-statistic:

2631on1and17DF,p-value:

<2.2e-16

由结果可以看出,常数项不显著,yn2与yn1之间显著。

3)人均储蓄存款(yn3)与居民纯收入(yn1)

>y=yn3;

>lm.sol<-lm(y~1+yn1)

>summary(lm.sol)

Call:

lm(formula=y~1+yn1)

Residuals:

Min1QMedian3QMax

-1491.289-781.8566.387808.6251133.527

Coefficients:

EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)

(Intercept)-3041.9876484.7854-6.2758.38e-06***

yn13.96040.193220.4992.00e-13***

---

Signif.codes:

0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1

Residualstandarderror:

941.2on17degreesoffreedom

MultipleR-squared:

0.9611,AdjustedR-squared:

0.9588

F-statistic:

420.2on1and17DF,p-value:

2.000e-13

4)人均消费支出(yn2)与居民纯收入(yn1)、人均储蓄存款余额(yn3)

>y=yn2;

>lm.sol.1<-lm(y~yn1+yn3,data=nongcun)

>summary(lm.sol.1)

Call:

lm(formula=y~yn1+yn3,data=nongcun)

Residuals:

Min1QMedian3QMax

-108.73-62.6415.9847.46109.82

Coefficients:

EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)

(Intercept)113.0718266.056901.7120.106

yn10.664600.073319.0651.06e-07***

yn30.021970.018151.2100.244

---

Signif.codes:

0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1

Residualstandarderror:

70.43on16degreesoffreedom

MultipleR-squared:

0.9941,AdjustedR-squared:

0.9934

F-statistic:

1352on2and16DF,p-value:

<2.2e-16

由上述的回归分析可知,农村居民的纯收入(yn1),人均消费支出(yn2),人均储蓄存款余额(yn3)两两之间均显著,但由(4)中可看出yn2与yn1之间显著,yn2与yn3不显著,常数项也不显著。

数据回归拟合直线和散点图如下:

图中有部分数据异常,修改数据,删除第6,7,8这3个数据,继续进行回归分析.

nongcun1<-data.frame(

year=c(1990,1991,1992,1993,1994,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008),

ynx1=c(686.3,708.6,784.0,921.6,1221.0,2162.0,2210.3,2253.4,2366.4,2475.6,2622.2,2936.4,3254.9,3587.0,4140.4,4760.6),

ynx2=c(584.6,619.8,659.2,769.7,1016.8,1590.3,1577.4,1670.1,1741.1,1834.3,1943.3,2184.7,2555.4,2829.0,3223.9,3660.7),

ynx3=c(622.9,798.3,1003.2,1281.9,1794.7,4279.4,4739.4,5077.5,5780.7,6768.7,8019.9,9196.6,10792.0,12297.4,13051.0,16406.8)

);nongcun1

>y=ynx2;

>lm.sol.1<-lm(y~ynx1+ynx3,data=nongcun)

>summary(lm.sol.1)

Call:

lm(formula=y~ynx1+ynx3,data=nongcun)

Residuals:

Min1QMedian3QMax

-92.579-33.4214.77923.88793.264

Coefficients:

EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)

(Intercept)184.4909557.482353.2100.00684**

ynx10.525880.072397.2656.32e-06***

ynx30.058910.018343.2130.00680**

---

Signif.codes:

0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1

Residualstandarderror:

55.75on13degreesoffreedom

MultipleR-squared:

0.9969,AdjustedR-squared:

0.9965

F-statistic:

2124on2and13DF,p-value:

<2.2e-16

 

由上述分析结果知:

删除部分异常数据后,所得的回归方程中的常数项和ynx3均变得显著,且R²。

所得回归方程为:

y^=184.491+0.526*ynx1+0.0589*ynx3

将新的数据nongcun1中的ynx2与ynx1,ynx2与ynx3做线性拟合,结果如下。

attach(nongcun1)

plot(ynx2~ynx1);

abline(lm(ynx2~ynx1))

attach(nongcun1)

plot(ynx2~ynx3);

abline(lm(ynx2~ynx3))

 

下面以2009年东部地区、中部地区和西部地区的部分代表省市为研究对象来说明东、中、西部的可支配收入、储蓄存款、生活消费支出等方面的发展差异。

东部地区以北京、天津、河北、广东、海南、上海、江苏、浙江、福建等9个地区为代表,中部以山西、内蒙古、河南、湖北、湖南、吉林、黑龙江、安徽、江西等9个地区为代表,西部以四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等9个地区为代表。

2009年

 

 

地区

可支配收入

(元)

储蓄存款

(亿元)

生活消费

支出(元)

 

1

北京

26738.48

14672.1

8847.81

2

天津

21402.01

4885.9

4192.60

3

河北

14718.25

13551.1

3067.89

4

广东

21574.72

31411.4

4441.43

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