SAS課程設(shè)計(jì)報(bào)告.doc

學(xué)習(xí)資料收集于網(wǎng)絡(luò)，僅供參考課程設(shè)計(jì)報(bào)告( 2011 - 2012 年度第 1學(xué)期)名 稱(chēng): SAS 課 程 設(shè) 計(jì) 題 目：中國(guó)粗鋼產(chǎn)量與GDP的關(guān)系院 系： 理 學(xué) 院班 級(jí)： 09 統(tǒng) 計(jì) 學(xué)學(xué) 號(hào)： 0 9 1 1 1 1 2 1 2 0學(xué)生姓名： 付 義指導(dǎo)教師： 胡 二 琴 老 師設(shè)計(jì)周數(shù)： 一 周成 績(jī)： 日期： 2011 年 12 月 31 日（一）：確定課程設(shè)計(jì)題目21世紀(jì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展而同時(shí)去年從財(cái)經(jīng)頻道了解到2008年金融危機(jī)后，中國(guó)的鋼材市場(chǎng)由之前的過(guò)熱導(dǎo)致鋼材產(chǎn)量過(guò)剩。在快速發(fā)展的中國(guó)金融危機(jī)之前鋼材沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)剩而金融危機(jī)到來(lái)伴隨著鋼材的產(chǎn)能過(guò)剩。讓人產(chǎn)生想法鋼材的產(chǎn)量與GDP之間是否存在一定的關(guān)系，因此確定了SAS課程設(shè)計(jì)研究題目。并從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局近幾年的統(tǒng)計(jì)年鑒中找出鋼材相關(guān)的產(chǎn)量數(shù)據(jù)，編制成一張excel表得到近年來(lái)中國(guó)鋼產(chǎn)量以及中國(guó)GDP數(shù)據(jù)如下表所示：年份粗鋼產(chǎn)量（萬(wàn)噸）鋼材進(jìn)口（萬(wàn)噸)鋼材出口（萬(wàn)噸)GDP（萬(wàn)億）19783178.00 3645.0 19793448.00 4062.6 19803712.00 500.64 46.85 4545.6 19813560.00 331.86 61.72 4891.6 19823716.00 393.78 110.10 5323.4 19834002.00 978.00 49.20 5962.7 19844347.00 1331.40 20.30 7208.1 19854679.00 1963.49 18.12 9016.0 19865220.00 1742.23 19.74 10275.2 19875628.00 1174.94 27.33 12058.6 19885943.00 851.05 65.83 15042.8 19896159.00 819.72 78.07 16992.3 19906635.00 368.26 208.98 18667.8 19917100.00 332.59 329.33 21781.5 19928094.00 617.81 326.70 26923.5 19938956.00 3026.00 112.00 35333.9 19949261.00 2282.84 174.35 48197.9 19959536.00 1397.23 592.82 60793.7 199610124.00 1598.38 421.53 71176.6 199710891.00 1322.45 461.89 78973.0 199811459.00 1241.55 356.60 84402.3 199912395.00 1486.27 368.44 89677.1 200012850.00 1596.14 620.60 99214.6 200115163.00 1721.73 474.14 109655.2 200218155.00 2448.81 545.50 120332.7 200322116.00 3716.85 695.57 135822.8 200427246.00 2926.00 1422.00 159878.3 200534936.00 2586.00 2053.00 184937.4 200641878.00 1851.00 4303.00 216314.4 200748927.00 1687.10 6271.00 265810.3200850045.00 1543.00 5923.00 314045.4200956780.00 1763.20 2459.65 340506.9201062665.00 1643.01 4255.60 397983.0 （二）：關(guān)于課程題目的摘要21世紀(jì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，同時(shí)也看到中國(guó)的粗鋼產(chǎn)量也以非?？斓乃俣仍黾?。兩者之間是否存在關(guān)系，如果存在有關(guān)系那么找出其中的關(guān)系。滿(mǎn)足自身的好奇也同時(shí)從全國(guó)從1978年到2010年的數(shù)據(jù)中得到模型，并希望從回歸模型中預(yù)測(cè)和指導(dǎo)中國(guó)下一階段的鋼材生產(chǎn)有自己的預(yù)測(cè)和看法。（三）：關(guān)于課程設(shè)計(jì)的引言近三十年來(lái)，我國(guó)粗鋼產(chǎn)量在全球的占比持續(xù)上升，大致可劃分為三個(gè)階段：1980年1989年的平穩(wěn)增長(zhǎng)期，我國(guó)粗鋼產(chǎn)量在全球的占比增長(zhǎng)不明顯，十年間僅從5%左右略升至7%左右；1990年1999年的低速增長(zhǎng)期，我國(guó)粗鋼產(chǎn)量在全球占比的增速有所擴(kuò)大，由8%左右升至15%左右的水平；2000年2009年的高速增長(zhǎng)期，這十年間我國(guó)粗鋼產(chǎn)量快速增長(zhǎng)，其在全球占比的增速也明顯加大，2009年我國(guó)粗鋼產(chǎn)量在全球的占比達(dá)到近47%，較2000年的15%增長(zhǎng)了近兩倍以上。（三）：關(guān)于課程設(shè)計(jì)的研究目的通過(guò)對(duì)鋼材的產(chǎn)量與GDP的關(guān)系可以從GDP數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中國(guó)市場(chǎng)上的鋼材數(shù)量才是合理，同時(shí)通過(guò)在正常的產(chǎn)量水品也可以估測(cè)GDP大小，建立鋼材產(chǎn)量與GDP的對(duì)應(yīng)關(guān)系相互預(yù)測(cè)。（四）：此次課程設(shè)計(jì)的理論支持鋼材是國(guó)家重工業(yè)的基礎(chǔ)，同時(shí)鋼材的產(chǎn)量涉及到各個(gè)生產(chǎn)廠商。因此可以通過(guò)對(duì)GDP的大小來(lái)預(yù)測(cè)中國(guó)市場(chǎng)上鋼材的合適產(chǎn)量，建立鋼材合適產(chǎn)量與國(guó)家GDP增幅的關(guān)系。并通過(guò)改變以上數(shù)據(jù)得到以下的表格的內(nèi)容，使得SAS可以處理以上數(shù)據(jù)： N表示年份 CL表示粗鋼產(chǎn)量 JK表示鋼材進(jìn)口 CK表示鋼材出口 GDP則是國(guó)民生產(chǎn)總值則將收集到的信息整理表示為SAS中的可以操作的內(nèi)容，修改之前的excel表得到數(shù)據(jù)如下。通過(guò)import data 導(dǎo)入到SAS中在SASUSER下建立一個(gè)名為GDP的數(shù)據(jù)集。NCLJKCKGDP19783178.00 3645.0 19793448.00 4062.6 19803712.00 500.64 46.85 4545.6 19813560.00 331.86 61.72 4891.6 19823716.00 393.78 110.10 5323.4 19834002.00 978.00 49.20 5962.7 19844347.00 1331.40 20.30 7208.1 19854679.00 1963.49 18.12 9016.0 19865220.00 1742.23 19.74 10275.2 19875628.00 1174.94 27.33 12058.6 19885943.00 851.05 65.83 15042.8 19896159.00 819.72 78.07 16992.3 19906635.00 368.26 208.98 18667.8 19917100.00 332.59 329.33 21781.5 19928094.00 617.81 326.70 26923.5 19938956.00 3026.00 112.00 35333.9 19949261.00 2282.84 174.35 48197.9 19959536.00 1397.23 592.82 60793.7 199610124.00 1598.38 421.53 71176.6 199710891.00 1322.45 461.89 78973.0 199811459.00 1241.55 356.60 84402.3 199912395.00 1486.27 368.44 89677.1 200012850.00 1596.14 620.60 99214.6 200115163.00 1721.73 474.14 109655.2 200218155.00 2448.81 545.50 120332.7 200322116.00 3716.85 695.57 135822.8 200427246.00 2926.00 1422.00 159878.3 200534936.00 2586.00 2053.00 184937.4 200641878.00 1851.00 4303.00 216314.4 200748927.00 1687.10 6271.00 265810.3200850045.00 1543.00 5923.00 314045.4200956780.00 1763.20 2459.65 340506.9201062665.00 1643.01 4255.60 397983.0 （五）：對(duì)模型的初步理論分析粗鋼產(chǎn)量變化與GDP的關(guān)系（從網(wǎng)上查閱到如下信息）2000年以來(lái)，隨著中國(guó)城市化建設(shè)的不斷加快，國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)投資及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度的加大，我國(guó)鋼材消費(fèi)也持續(xù)擴(kuò)大，由此帶來(lái)鋼鐵產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，國(guó)內(nèi)鋼鐵產(chǎn)量也呈高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。作為工業(yè)基礎(chǔ)性行業(yè)，鋼鐵業(yè)的發(fā)展給上下游多個(gè)行業(yè)帶來(lái)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，進(jìn)而也促進(jìn)了國(guó)內(nèi)GDP的大幅增長(zhǎng)。事實(shí)上，一國(guó)的粗鋼產(chǎn)量與該國(guó)GDP存在較大的相關(guān)性。我們從近三十年來(lái)中國(guó)的粗鋼產(chǎn)量與GDP的對(duì)比圖可見(jiàn)，與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)體系相對(duì)合理完善的發(fā)達(dá)國(guó)家相比，作為發(fā)展中國(guó)家的中國(guó)。經(jīng)濟(jì)體的增長(zhǎng)模式明顯更為粗放，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在很大程度上依賴(lài)于第二產(chǎn)業(yè)制造業(yè)的發(fā)展，尤其是固定資產(chǎn)投資建設(shè)的拉動(dòng)。對(duì)數(shù)據(jù)的SAS分析（六）：模型的初步建立顯示各個(gè)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化看GDP隨年份的變化散點(diǎn)圖程序如下：proc gplot data=sasuser.gdp;plot GDP*N;run;散點(diǎn)圖如下：看粗鋼產(chǎn)量隨年份的變化散點(diǎn)圖程序如下：proc gplot data=sasuser.gdp;plot CL*N;run;得到的散點(diǎn)圖如下：看鋼材的進(jìn)口歲年份的變化散點(diǎn)圖程序如下：proc gplot data=sasuser.gdp;plot JK*N;run;得到的散點(diǎn)圖如下：鋼材出口歲年份的變化散點(diǎn)圖程序如下：proc gplot data=sasuser.gdp;plot CK*N;run;得到的散點(diǎn)圖如下：由于看到GDP隨著年份的變化散點(diǎn)圖與粗鋼的產(chǎn)量，凈進(jìn)口量散點(diǎn)圖比較一致。因此大致可以認(rèn)為他們之間有關(guān)系。但是還不能得出相應(yīng)的結(jié)論。（七）：對(duì)分析的數(shù)據(jù)建立回歸模型由上面的散點(diǎn)圖判斷GDP與CL，JK, CK的回歸分析模型回歸的程序如下：proc reg data=sasuser.gdp;model gdp=cl jk ck;run;得到output窗口的結(jié)果如下： The SAS System 02:47 Sunday, January 1, 2012 1 The REG Procedure Model: MODEL1 Dependent Variable: GDP GDP Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr F Model 3 3.488467E11 1.162822E11 416.91 |t| Intercept Intercept 1 -16089 6432.48068 -2.50 0.0187 CL CL 1 6.76696 0.43563 15.53 .0001 JK JK 1 1.68621 4.09650 0.41 0.6839 CK CK 1 -6.39980 4.11876 -1.55 0.1319分析：模型的整體F檢驗(yàn)看出模型顯著，但是從單個(gè)變量看JK以及CK都不顯著。得到方程的回歸模型為：GDP= -16089+ 6.76696 CL +1.68621 JK+-6.39980 CK（八）：該模型的多重共線性檢測(cè)1.經(jīng)濟(jì)意義的檢測(cè)由于粗鋼產(chǎn)量的增加可以從經(jīng)濟(jì)意義上看到與GDP成正相關(guān)性。鋼材的出口與GDP從經(jīng)濟(jì)意義上的正相關(guān)。鋼材的進(jìn)口與GDP呈現(xiàn)經(jīng)濟(jì)意義上的負(fù)相關(guān)。由于從上面的散點(diǎn)圖可以看出相關(guān)關(guān)系不是很明顯則可以考慮GDP與鋼材進(jìn)口，鋼材出口，以及粗鋼產(chǎn)量之間，可能存在有多重共線性所導(dǎo)致。2 .統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)從回歸的模型的F檢驗(yàn)可以看出P0.05同樣的CK的P=0.13190.05則可以認(rèn)為在95%的置信水平下JK與CK的系數(shù)不顯著。3. SAS中統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是否存在多重共線性的辦法：（1）：得到相關(guān)系數(shù)矩陣程序如下：proc corr data=sasuser.gdp;var N cl jk gdp;run;得到分析量之間的協(xié)相關(guān)系數(shù)矩陣output窗口的結(jié)果： The SAS System 23:47 Saturday, December 31, 2011 1 The CORR Procedure 4 Variables: N CL JK GDP Simple StatisticsVariable N Mean Std Dev Sum Minimum Maximum LabelN 33 1994 9.66954 65802 1978 2010 NCL 33 16327 17099 538804 3178 62665 CLJK 31 1524 835.68515 47243 331.86000 3717 JKGDP 33 90286 107860 2979452 3645 397983 GDP Pearson Correlation Coefficients Prob |r| under H0: Rho=0 Number of Observations N CL JK GDP N 1.00000 0.84152 0.56454 0.87582 N .0001 0.0009 .0001 33 33 31 33 CL 0.84152 1.00000 0.36044 0.98852 CL .0001 0.0464 .0001 33 33 31 33 JK 0.56454 0.36044 1.00000 0.38001 JK 0.0009 0.0464 0.0350 31 31 31 31 GDP 0.87582 0.98852 0.38001 1.00000 GDP .0001 F Model 3 3.488467E11 1.162822E11 416.91 |t| Inflation Intercept Intercept 1 -16089 6432.48068 -2.50 0.0187 0 CL CL 1 6.76696 0.43563 15.53 |t| Inflation0.0187 00.05方差擴(kuò)大因子最大所以剔除JK再做共線性檢測(cè)。得到相應(yīng)的程序如下：proc reg data=sasuser.gdp;model gdp=cl ck/vif collin;run;在SAS的output窗口中有如下： The SAS System 23:47 Saturday, December 31, 2011 3 The REG Procedure Model: MODEL1 Dependent Variable: GDP GDP Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr F Model 2 3.487994E11 1.743997E11 644.39 |t| Inflation Intercept Intercept 1 -14269 4600.74831 -3.10 0.0044 0 CL CL 1 6.84170 0.39006 17.54 |t| Inflation碧綠碧綠的葉子（小草、菜地） 雪白雪白的雪花（浪花、梨花、貝殼）0.0044 00.05即表示系數(shù)不顯著。一（ 座 ）房 一（個(gè) ）蘋(píng)果 一（片 ）樹(shù)葉 一（群）鴨子剔除CK再次建立回歸。相應(yīng)的程序如下：(3)、連線或填空proc reg data=sasuser.gdp;（ 平翹舌、 前后鼻、 二三聲調(diào) ）model gdp=cl/vif collin;媽媽一邊洗手，一邊說(shuō)話。run;在output窗口中得到的結(jié)果如下： The SAS System 23:47 Saturday, December 31, 2011 4干凈干干凈凈 明白明明白白3、日 木 女 王 日 口 4、音 門(mén) 日 禾 女 山 The REG Procedure火 火字旁 （炒 燒 ） 口 方框（國(guó) 園 圓） Model: MODEL1 Dependent Variable: GDP GDP Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F