应用回归分析Word文档格式.docx

1、bAnova 模型 平方和 df 均方 F Sig. a1 回归 4.455 1 4.455 14.067 .002 残差 4.434 14 .317 总计 8.889 15 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 t Sig. 1 （常量） .480 .347 1.381 .189 账面价 .073 .019 .708 3.751 .002 a. 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 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 a1 .70

2、8 .501 .466 .563 a. 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:19782000年四川省23年数据 1.

3、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 .985 60.46199 （常量）, 农村人均纯收入X。 农村人均生活费支出Y a1 回归 5217023.674 1 5217023.674 1427.112 .000 残差 7

4、6768.697 21 3655.652 总计 5293792.370 22 模型 B 标准 误差 试用版 t Sig. 1 （常量） 43.897 20.053 2.189 .040 农村人均纯收入X .810 .021 .993 37.777 .000 a. 因变量:对数 R R 方 调整 R 方 估计值的标准误 .961 .924 .920 131.538 自变量为 农村人均纯收入X。ANOVA 平方和 df 均方 F Sig. 回归 4188236.934 1 4188236.934 242.063 .000 残差 346045.336 20 17302.267 总计 4534282.

5、270 21 系数 未标准化系数 标准化系数 B 标准误 Beta t Sig. ln（农村人均纯收入X） 551.249 35.431 .961 15.558 .000 :常数: -2823.932 221.483 -12.750 .000 二次 .998 .995 .995 33.563 回归 4512879.593 2 2256439.796 2003.131 .000 残差 21402.677 19 1126.457 B 标准误 Beta t Sig. 农村人均纯收入X 1.200 .062 1.436 19.391 .000 农村人均纯收入X * 2 .000 .000 -.454

6、-6.126 .000 : -70.155 20.684 -3.392 .003 三次 1.000 .999 .999 15.744 回归 4529820.774 3 1509940.258 6091.887 .000 残差 4461.495 18 247.861 B 标准误 Beta t Sig. 农村人均纯收入X .614 .077 .735 8.014 .000 农村人均纯收入X * 2 .001 .000 1.422 6.195 .000 农村人均纯收入X * 3 -2.820E-7 .000 -1.201 -8.267 .000 : 33.456 15.849 2.111 .049

7、复合 .928 .862 .855 .306 回归 11.664 1 11.664 124.685 .000 残差 1.871 20 .094 总计 13.534 21 B 标准误 Beta t Sig. 农村人均纯收入X 1.001 .000 2.530 8333.590 .000 178.917 18.579 9.630 .000 因变量为 ln（农村人均生活费支出Y）。幂 .997 .994 .994 .062 回归 13.457 1 13.457 3463.262 .000 残差 .078 20 .004 B 标准误 Beta t Sig. ln（农村人均纯收入X） .988 .017

8、 .997 58.849 .000 .963 .101 9.528 .000 因变量为 ln（农村人均生活费支出Y）。S .934 .873 .867 .293 回归 11.814 1 11.814 137.350 .000 残差 1.720 20 .086 B 标准误 Beta t Sig. 1 / 农村人均纯收入X -375.849 32.070 -.934 -11.720 .000 : 7.102 .107 66.582 .000 因变量为 ln（农村人均生活费支出Y）。增长 B 标准误 Beta t Sig. 农村人均纯收入X .001 .000 .928 11.166 .000 :

9、5.187 .104 49.951 .000 因变量为 ln（农村人均生活费支出Y）。指数 B 标准误 Beta t Sig. 农村人均纯收入X .001 .000 .928 11.166 .000 Logistic .978 .956 .954 .274 回归 32.984 1 32.984 439.505 .000 残差 1.501 20 .075 总计 34.485 21 B 标准误 Beta t Sig. 农村人均纯收入X .998 .000 .376 9304.044 .000 .006 .001 10.752 .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