统计学实验作业.docx

1、统计学实验作业统计学实验作业 统计学实验作业 1、一家大型商业银行在多个地区设有分行，其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的增长，这给银行业务的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形成的原因，管理者希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。该银行所属的 25家分行 2002 年的有关业务数据是“例 11.6.xls”。（1）试绘制散点图，并分析不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资额之间的关系；a.预测变量:(常量),本年固定资产投资额(亿元),本年累计应

2、收贷款(亿元),贷款项目个数(个),各项贷款余额(亿元)。系数 a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig.B 标准 误差 试用版 1(常量)-1.022.782 -1.306.206 各项贷款余额(亿元).040.010.891 3.837.001 本年累计应收贷款(亿元).148.079.260 1.879.075 贷款项目个数(个).015.083.034.175.863 本年固定资产投资额(亿元)-.029.015-.325-1.937.067 a.因变量:不良贷款(亿元）从表系数可以看出常量、应收贷款、项目个数、固定资产投资额，都接受原假设，只有贷款余额拒绝原假设，所以只有贷款余额

3、对不良贷款起作用。共线性诊断 a 模型 维数 特征值 条件索引 方差比例(常量)各项贷款余额(亿元)本年累计应收贷款(亿元)贷款项目个数(个)本年固定资产投资额(亿元)1 1 4.538 1.000.01.00.01.00.00 2.203 4.733.68.03.02.01.09 3.157 5.378.16.00.66.01.13 4.066 8.287.00.09.20.36.72 5.036 11.215.15.87.12.63.05 a.因变量:不良贷款(亿元）从共线性可以看出，第五个特征值对贷款余额解释 87%，对应收账款解释度为12%、对贷款个数解释度为 63%、对固定资产投资解

4、释度为 5%。所以不是太共线。、线性方程为 Y=0.01X Y 为不良贷款,X为贷款余额。4 检验不良贷款与贷款余额之间线性关系的显著性（=0.05）；回归系数的显著性（=0.05）；回归系数 a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig.共线性统计量 B 标准 误差 试用版 容差 VIF 1(常量)-.830.723 -1.147.263 各项贷款余额(亿元).038.005.844 7.534.000 1.000 1.000 a.因变量:不良贷款(亿元）共线性诊断 a 模型 维数 特征值 条件索引 方差比例(常量)各项贷款余额(亿元)1 1 1.837 1.000.08.08 2.163

5、3.354.92.92 a.因变量:不良贷款(亿元）通过对上表分析得出：贷款余额线性关系通过显著性检验，回归系数通过显著性检验。5绘制不良贷款与贷款余额回归的残差图。2.练习统计学教材 P330 练习题 11.1、11.6、11.7、11.8、11.15，对应的数据文件为“习题 11.1.xls”、“习题 11.6.xls”、“习题 11.7.xls”、“习题 11.8.xls”、“习题11.15.xls”。(任选两题)11.1（1）绘制产量与生产费用之间的散点图，判断二者之间的关系形态.正向相关（2）计算产量与生产费用之间的线性相关系数 相关性 产量（台）生产费用（万元）产量（台）Pears

6、on 相关性 1.920*显著性（双侧）.000 N 12 12 生产费用（万元）Pearson 相关性.920*1 显著性（双侧）.000 N 12 12*.在.01 水平（双侧）上显著相关。答：产量与生产费用之间的线性相关系数为 0.92（3）对相关系数的显著性进行检验，并说明二者间的关系强度 模型汇总 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 更改统计量 R 方更改 F 更改 df1 df2 Sig.F 更改 1.920a.847.832 14.791.847 55.286 1 10.000 a.预测变量:(常量),生产费用（万元）。答：二者的关系强度为 92%，P 值较小拒绝原

7、假设所以关系强 11.8 设月租金为自变量，出租率为因变量，回归并对结果进行解释和分析。模型汇总 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 1.795a.632.612 2.6858 a.预测变量:(常量),每平方米月租金（元）。Anovab 模型 平方和 df 均方 F Sig.1 回归 223.140 1 223.140 30.933.000a 残差 129.845 18 7.214 总计 352.986 19 a.预测变量:(常量),每平方米月租金（元）。b.因变量:出租率（%）系数 a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig.B 标准 误差 试用版 1(常量)49.318 3.805 12.961.000 每平方米月租金（元）.249.045.795 5.562.000 a.因变量:出租率（%）回归方程为 Y=49.318+0.249X 常量与每平米月租金都通过显著性检验，拒绝原假设所以方程成立。相关系数为 0.795中度相关。