我國主要城市降雨量與影響因素影響回歸分析報告

/我國主要城市降雨量與影響因素影響回歸分析我國的年降水量地區(qū)分布的總趨勢是：由華東地區(qū)華南地區(qū)向西北西南地區(qū)遞減.東部沿海地區(qū),距離夏季風源地近的影響強烈,降水多；由華東華南向西北西南內(nèi)陸地區(qū)距離越來越遠,加上一系列東北西南走向的山脈阻擋,帶來的水汽越來越少.我國夏季太陽直射北半球.全國各地太陽輻射強.所以夏季普遍高溫多雨。因此.以全國主要城市〔北京.天津.XX.XX.呼和浩特.XX.XX.XX.上海.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.XX.烏魯木齊.把降雨量與影響關(guān)系〔地區(qū)和季度進行線性回歸分析.并建立數(shù)學(xué)模型。一、計量經(jīng)濟模型分析1、數(shù)據(jù)搜集根據(jù)以上分析.我們在影響降雨量因素中引入2個解釋變量。即：X1.氣溫；X2.相對濕度。降雨量Y氣溫x1相對濕度x2XX415.85.163XX4467.157XX362.99.259北京461.514.152天津441.41459XX294.814.955XX428.710.958呼和浩特394.87.746XX169.210.750烏魯木齊2977.454XX446.55.759XX660.213.261XX355.67.759XX9751682XX1452.118.679XX156214.783XX637.89.436XX1078.316.466XX1208.616.779XX1386.818.669XX551.616.358XX521.415.455XX1180.216.576XX1091.116.474上海1295.31773XX1359.917.573XX162820.872XX1890.518.874XX223421.779XX1234.721.682XX1861.324.783資料來源《中國統(tǒng)計年鑒2015》。2、計量經(jīng)濟學(xué)模型建立我們設(shè)定模型為下面所示的形式：SUMMARYOUTPUT回歸統(tǒng)計MultipleR0.875378696RSquare0.766287862AdjustedRSquare0.749594138標準誤差284.2845337觀測值31方差分析dfSSMSFSignificanceF回歸分析27419509.1663709754.58345.902751.45057E-09殘差282262895.49180817.6961總計309682404.657Coefficients標準誤差tStatP-valueIntercept-1239.167289.4336468-4.2813509480.000197XVariable155.13567814.434862263.8196192550.00068XVariable220.8458415.9978517713.4755512170.00168Lower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%-1832.044968-646.289-1832.045-646.289069125.5672028984.7041525.56720384.704152778.55979861833.131888.559798633.13188343二、計量經(jīng)濟學(xué)檢驗圖1氣溫與降雨量的散點圖圖二：濕度和降雨量的散點圖從各散點圖可以看出降雨量與氣溫.降雨量與濕度之間都具有一定的線性關(guān)系。并且氣溫和濕度對降雨量的影響相差不多。表一：降雨量溫度濕度之間的相關(guān)矩陣降雨量溫度濕度降雨量1溫度0.8157587311濕度0.8028146680.7100414231但根據(jù)實際數(shù)據(jù)計算出的r其取值一般在-1～1之間.∣r∣→1說明兩個變量之間的線性關(guān)系越強；∣r∣→0說明兩個變量之間的線性關(guān)系越弱.對于一個具體的r取值.根據(jù)經(jīng)驗可將相關(guān)程度分為以下幾種情況；當∣r∣≥0.8時.可視為高度相關(guān)；0.5≤∣r∣＜0.8時.可視為中度相關(guān).0.3≤∣r∣＜0.5時視為低度相關(guān).∣r∣＜0.3.說明兩個變量之間的相關(guān)程度弱可視為不相關(guān)。由上表可知.降雨量和溫度的相關(guān)系數(shù)為0.815758731大于0.8呈高度相關(guān).降雨量和濕度的相關(guān)系數(shù)為0.802814668.大于0.8呈高度相關(guān).溫度和濕度的相關(guān)系數(shù)為0.710041423在0.5～0.8之間.屬于中度相關(guān)?？梢酝茢喑鲈谖覈鴾囟群蜐穸榷紝涤炅坑兄浅Ｖ匾挠绊?且溫度和濕度也成正比例關(guān)系。表2：excelX輸出的一元回歸分析結(jié)果〔溫度與降雨量SUMMARYOUTPUT回歸統(tǒng)計MultipleR0.815758731RSquare0.665462307AdjustedRSquare0.653926525標準誤差334.206694觀測值31方差分析dfSSMSFSignificanceF回歸分析16443275.3416443275.34157.686793782.25473E-08殘差293239129.316111694.1143總計309682404.657Coefficients標準誤差tStatP-valueLower95%Intercept-388.5831603181.6581623-2.139090010.040976574-760.1158186XVariable190.7578191811.949393177.5951822742.25473E-0866.31856606Upper95%下限95.0%上限95.0%-17.05050195-760.1158186-17.05050195115.197072366.31856606115.1970723由表可知判定系數(shù)為0.665462307在降雨量的變差中有66.55%可以由降雨量與溫度之間的線性關(guān)系來解釋。可見兩者之間的線性關(guān)系較相關(guān)。在excelX輸出的一元回歸分析結(jié)果中將SignificanceF的值與給定的顯著性水平α的值進行比較.如果SignificanceF＜α則拒絕原假設(shè).表明應(yīng)變量y與自變量x有顯著的線性關(guān)系。如果SignificanceF＞α則不拒絕原假設(shè).表明應(yīng)變量y與自變量x沒有顯著的線性關(guān)系。在表2的輸出結(jié)果中SignificanceF=2.25473E-08＜α=0.05.這說明降雨量和溫度之間存在顯著的線性關(guān)系。說明所得結(jié)論與相關(guān)系數(shù)結(jié)論相同。表3：excelX輸出的一元回歸分析結(jié)果〔濕度與降雨量SUMMARYOUTPUT回歸統(tǒng)計MultipleR0.710041423RSquare0.504158822AdjustedRSquare0.487060851標準誤差8.801536723觀測值31方差分析dfSSMSFSignificanceF回歸分析12284.2297822284.22978229.486469677.67891E-06殘差292246.54441277.46704869總計304530.774194Coefficients標準誤差tStatP-valueLower95%Intercept40.803528014.7840782828.529025992.13945E-0931.0189893XVariable11.7088368520.3146945435.4301445357.67891E-061.065214245Upper95%下限95.0%上限95.0%50.5880667231.018989350.588066722.3524594591.0652142452.352459459由表可知判定系數(shù)為0.504158822在降雨量的變差中有50.42%可以由降雨量與濕度之間的線性關(guān)系來解釋?？梢妰烧咧g的線性關(guān)系較相關(guān)。在表3的輸出結(jié)果中SignificanceF=7.67891E-06＜α=0.05.這說明降雨量和濕度之間存在顯著的線性關(guān)系。說明所得結(jié)論與相關(guān)系數(shù)結(jié)論相同表4：excelX輸出的二元回歸分析結(jié)果〔濕度溫度與降雨量SUMMARYOUTPUT回歸統(tǒng)計MultipleR0.875378696RSquare0.766287862AdjustedRSquare0.749594138標準誤差284.2845337觀測值31方差分析dfSSMSFSignificanceF回歸分析27419509.1663709754.58345.902751031.45057E-09殘差282262895.49180817.6961總計309682404.657Coefficients標準誤差tStatP-valueLower95%Upper95%Intercept-1239.167018289.4336468-4.2813509480.000196801-1832.044968-646.2890691XVariable155.1356778314.434862263.8196192550.00068012325.5672028984.70415277XVariable220.845841025.9978517713.4755512170.0016798568.55979861833.13188343下限95.0%上限95.0%-1832.044968-646.289069125.5672028984.704152778.55979861833.13188343回歸方程：^y=-1239