SPSS論文 (參考)

1、海 南 大 學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件spss論文題 目：關(guān)于與家庭設(shè)備支出相關(guān)因素的回歸分析 學(xué) 號(hào)： 20101711310017 姓 名： 劉俊東 年 級(jí)： 2010級(jí) 學(xué) 院： 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 專(zhuān) 業(yè)： 工商管理 指導(dǎo)教師： 張洪波 完成日期： 2012年 6月11 日 摘 要隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，人們的生活水平不斷提高，國(guó)內(nèi)恩格爾系數(shù)在逐步減小，說(shuō)明了人們的消費(fèi)重心以逐步從食品、衣物，轉(zhuǎn)移到家電、服務(wù)、娛樂(lè)上了。本文研究的是家庭設(shè)備用品及服務(wù)的支出與什么因素有關(guān)，提出與居民平均每人全年家庭收入，平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量，城市建設(shè)用地面積，公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)，億元以上商品交易市場(chǎng)數(shù)以及限額以上零售業(yè)

2、法人企業(yè)有關(guān)。說(shuō)明假設(shè)，并做強(qiáng)制進(jìn)入策略模型，發(fā)現(xiàn)縱多因素不能很好的解釋被解釋變量，因此用向后篩選策略模型，得出可行的回歸方程，然后檢驗(yàn)其相關(guān)性。最后得出結(jié)論。關(guān)鍵詞：家庭設(shè)備 支出 相關(guān)因素 回歸分析一、 引言 隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，人們的生活水平日益提高，人們對(duì)家電設(shè)備、服務(wù)的需求也隨之提高，由此可見(jiàn)，電器設(shè)備行業(yè)的市場(chǎng)將會(huì)越來(lái)越大，大量的商家存在這一塊市場(chǎng)。因此，家庭設(shè)備用品及服務(wù)支出與各因素的回歸性是很有必要的。 對(duì)于家庭設(shè)備支出的相關(guān)因素，根據(jù)能自己能找到的數(shù)據(jù)及猜想，列出以下幾個(gè)：居民平均每人全年家庭收入，平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量，城市建設(shè)用地面積，公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)，億元以上商品交

3、易市場(chǎng)數(shù)，限額以上零售業(yè)法人企業(yè)。下面一個(gè)個(gè)進(jìn)行猜想說(shuō)明。 家庭的支出與家庭的收入肯有是有關(guān)系的，這個(gè)用多解釋?zhuān)灰粋€(gè)家庭是否擁有小汽車(chē)，與他們的出行次數(shù)、速度、意愿都有關(guān)系，而關(guān)系大小就很可能與他們擁有的汽車(chē)數(shù)量有關(guān)；城建面積可以代表這個(gè)地區(qū)的城市化程度，研究這個(gè)因素可以為企業(yè)提供銷(xiāo)售市場(chǎng)方向；公工交通是否發(fā)達(dá)，也影響人們的外出及消費(fèi)；億元以上商品交易市場(chǎng)數(shù)，可以代表地區(qū)的大商場(chǎng)數(shù)量，家電等耐用消費(fèi)品的消費(fèi)很大一部分在大商場(chǎng)中發(fā)生；限額以上零售業(yè)企業(yè)數(shù)可以代表部分零售店，部分消費(fèi)也發(fā)生在此。 經(jīng)過(guò)初步的猜想，從中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒1中，獲得2009年相應(yīng)的各省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)對(duì)spss統(tǒng)計(jì)軟件2的學(xué)習(xí)

4、后，通過(guò)spss對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析來(lái)得出結(jié)果。二、 回歸分析 數(shù)據(jù)錄入并經(jīng)過(guò)各個(gè)單位的預(yù)處理后，首先進(jìn)行強(qiáng)制進(jìn)入策略回歸模型分析。1、 強(qiáng)制進(jìn)入策略模型 表為回歸方程的擬合優(yōu)度分析，可見(jiàn)，調(diào)整的判定系數(shù)為0.771，可以認(rèn)為擬合有毒是比較高的，被解釋變量可以被模型解釋的部分較多。 上表是回歸方程顯著性中的f檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)，對(duì)應(yīng)的概率p-值近似為0，小于顯著性水平（0.05），應(yīng)拒接回歸方程原假設(shè)，認(rèn)為各回歸系數(shù)不同時(shí)為0，被解釋變量與解釋變量全體的先性關(guān)系是顯著的。 上表是回歸方程偏回歸系數(shù)的分析，可以看到，除了居民平均收入個(gè)和汽車(chē)擁有量外，其他變量的回歸系數(shù)顯著性t檢驗(yàn)的概率p-值都大于顯著水平（

5、0.05），因此不應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為這些偏回歸系數(shù)與0無(wú)顯著差異，它們不能很好的解釋被解釋變量，不應(yīng)該保留在回歸方程中，因此應(yīng)該重新建立回歸方程。2、 向后篩選策略模型 上表是利用向后篩選策略經(jīng)過(guò)5步完成回歸方程建立的擬合優(yōu)度分析，表中可見(jiàn)，在四個(gè)因素的過(guò)程中，調(diào)整的判定系數(shù)r2在減少，方程的擬合優(yōu)度下降了。這方面說(shuō)明了判定系數(shù)的自身特性，同時(shí)也說(shuō)明建立回歸方程并不是一味追求高的擬合優(yōu)度為唯一目標(biāo)的。方程的dw檢驗(yàn)值為1.270，殘差存在一定程度的正自相關(guān)。 下表是每個(gè)模型的偏回歸系數(shù)分析，前四個(gè)模型中都存在回歸系數(shù)不顯著的變量，在第五個(gè)模型中，各個(gè)回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的概率p-值都小于顯著水平

6、，因此保留這里解釋變量是合理的。最終的回歸方程為： 家庭設(shè)備用品及服務(wù)支出=-102.242+5.838居民平均每人全年家庭收入 -12.077平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量 該方程意味著居民平均每人全年家庭收入增加一元，會(huì)使人民對(duì)家庭設(shè)備用品及服務(wù)的支出增加5.838元，其他的以此類(lèi)推。coefficientsamodelunstandardized coefficientsstandardized coefficientstsig.bstd. errorbeta1(constant)-107.81398.326-1.096.284居民平均每人全年家庭收入5.689.7961.0857.149.0

7、00平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量-13.9585.081-.400-2.747.011城市建設(shè)用地面積1.6838.104.075.208.837公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù).3061.007.119.304.764億元以上商品交易市場(chǎng)數(shù)-.371.207-.270-1.798.085限額以上零售業(yè)法人企業(yè).033.026.2081.269.2162(constant)-99.73888.564-1.126.271居民平均每人全年家庭收入5.640.7461.0757.565.000平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量-14.2524.786-.409-2.978.006公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù).493.444.1921.110.2

8、77億元以上商品交易市場(chǎng)數(shù)-.360.195-.262-1.844.077限額以上零售業(yè)法人企業(yè).034.025.2121.322.1983(constant)-108.46788.608-1.224.232居民平均每人全年家庭收入5.842.7261.1148.045.000平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量-13.8284.792-.397-2.886.008億元以上商品交易市場(chǎng)數(shù)-.296.187-.216-1.582.126限額以上零售業(yè)法人企業(yè).049.021.3082.282.0314(constant)-86.13289.876-.958.346居民平均每人全年家庭收入5.625.7331

9、.0737.678.000平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量-13.9164.923-.399-2.827.009限額以上零售業(yè)法人企業(yè).026.017.1671.604.1205(constant)-102.24291.787-1.114.275居民平均每人全年家庭收入5.838.7401.1137.886.000平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量-12.0774.920-.346-2.455.021a. dependent variable: 家庭設(shè)備用品及服務(wù)支出三、 回歸方程檢驗(yàn) 家庭設(shè)備用品及服務(wù)支出= -102.242+5.838居民平均每人全年家庭收入 -12.077平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量1、 非

10、參數(shù)檢驗(yàn)分析圖一圖二 上面圖一可見(jiàn)，數(shù)據(jù)點(diǎn)圍繞基準(zhǔn)線存在一定的規(guī)律性。 圖二為標(biāo)準(zhǔn)化殘差的非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果，標(biāo)準(zhǔn)化殘差的k-s檢驗(yàn)概率p-值大于顯著性水平（0.05），所以不能拒絕原假設(shè)，表明標(biāo)準(zhǔn)化殘差與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布不存在顯著差異，可以認(rèn)為殘差滿(mǎn)足了線性模型的前提要求。2、 相關(guān)分析 圖一圖二 圖一顯示標(biāo)準(zhǔn)化殘差和預(yù)測(cè)值之間的關(guān)系圖，可見(jiàn)，隨著標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值的變化，標(biāo)準(zhǔn)化殘差在0線周?chē)S機(jī)分布，但是殘差的等方差性并不滿(mǎn)足，而且有增大的趨勢(shì)。 圖二為spearman等級(jí)系數(shù)相關(guān)分析結(jié)果，標(biāo)準(zhǔn)化殘差和標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值的spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)為0.152，并且，概率p-值為0.414遠(yuǎn)大于顯著水平（0

11、.05），所以不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為異方差現(xiàn)象不明顯。四、 結(jié)果 由上面的非參數(shù)檢驗(yàn)分析和相關(guān)分析的結(jié)果證明，回歸方程為： 家庭設(shè)備用品及服務(wù)支出= -102.242+5.838居民平均每人全年家庭收入 -12.077平均每百戶(hù)家用汽車(chē)擁有量是正確的，具有一定的說(shuō)服力。五、 結(jié)論 由回歸方程可見(jiàn)，人們對(duì)家庭設(shè)備及服務(wù)的支出，是與他們的家庭收入是成正比的：人們的收入越多，就會(huì)改善自己生活水平，對(duì)家電、家用工具、家庭服務(wù)的支出增加。這跟初步的猜想是一樣的。 而這類(lèi)支出與家庭擁有車(chē)的數(shù)量是成反比的，這個(gè)結(jié)果跟初步猜想有才別，尤其是家庭擁有車(chē)的數(shù)量。分析看來(lái)，一個(gè)家庭擁有車(chē)的數(shù)量越多，證明其家庭比較富裕，很可能是因?yàn)檫@些家庭已經(jīng)對(duì)家電等一類(lèi)耐用性物品的消費(fèi)已經(jīng)飽和，他們更多的支出很可能已經(jīng)轉(zhuǎn)向了奢侈品。這個(gè)解釋變量還有待更詳細(xì)的分析檢驗(yàn)。 而其他被排除的變量，也引起我們的出于，其中城市建設(shè)面積和交通運(yùn)營(yíng)量都證明一個(gè)城市的發(fā)展水平，而億元以上商品交易市場(chǎng)數(shù)是大型商場(chǎng)的代表，大型商場(chǎng)的數(shù)量越多，會(huì)使人們對(duì)這類(lèi)支出減少