人均食品支出行業(yè)資料航空航天

文中首先根據(jù)實際情況猜想可能對因變量人均食品消費的幾個自變量合的效果是否好。4.1.1spss所產(chǎn)生的結(jié)果表1---文中首先根據(jù)實際情況猜想可能對因變量人均食品消費的幾個自變量合的效果是否好。4.1.1spss所產(chǎn)生的結(jié)果表1---專業(yè)估計值ybpbx稱為多元線性回歸方程。建立多元線性回歸方程的回歸模型y4937.5520.160x36.368x-3.0 題目：運用spss軟件對我國人均食品支出的影響因素的統(tǒng)計分析：---專業(yè)資料----3.2符號說明Y......表示人均數(shù)也在增長，但增長的較慢，而恩格爾系數(shù)則幾乎沒有什么波動。我：---專業(yè)資料----3.2符號說明Y......表示人均數(shù)也在增長，但增長的較慢，而恩格爾系數(shù)則幾乎沒有什么波動。我合的效果是否好。4.1.1spss所產(chǎn)生的結(jié)果表1---專業(yè)---一、引言人均食品支出可以反映人民的消費狀況，反映人民的124運用spss對我國人均食品支出的影響因素的分析步提高，而人均食品支出也越來越大。這是什么原因造成的結(jié)果呢？因此人均收入、農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)對人均食品支出的影響以及恩格爾系數(shù)作出了且增長的幅度較大，居民消費價格指數(shù)與農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)也在增長，但增長的較慢，而恩格爾系數(shù)則幾乎沒有什么波動。我們根據(jù)所選取的數(shù)據(jù)做價格指數(shù)的變動對人均食品支出的不同影響程度，從而發(fā)現(xiàn)這些因素對人y3農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)形式的序列相關(guān)問題統(tǒng)計量，DW在數(shù)值2到4之間的附近說明模型153x29.501x60.041x124（16）六、參考文-x(j1,2,...p)對因變量y的影響都是重要的。因此為系明顯。表9上表為各個模型中排出的變量。表10---專業(yè)資料形式的序列相關(guān)問題統(tǒng)計量，DW在數(shù)值2到4之間的附近說明模型153x29.501x60.041x124（16）六、參考文-x(j1,2,...p)對因變量y的影響都是重要的。因此為系明顯。表9上表為各個模型中排出的變量。表10---專業(yè)資料b人均食品支出可以反映人民的消費狀況，反映人民的生活水品以及人們對滿足生存、發(fā)展、享受和需要所達到的程度，更能反映一段時期一個國家的消費水平和發(fā)展水品。本問題要求通過收集整理數(shù)據(jù)，掌握對城鎮(zhèn)人均進行統(tǒng)計檢驗（包括回歸方程的顯著性檢驗，回歸系數(shù)的顯著性檢驗）以關(guān)系式（3）建立多元線性回歸方程的過程以及對回歸方程與回歸數(shù)所做的顯著性檢yQj2p,20，并且H成立時，02np1,且SSR與SSE相互獨立，F(xiàn)SSR/pSSE/np1~Fp,np1,(5)2MSE回歸人均食品支出人均收入CPI農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)---專業(yè)資料-分析，得到回歸系數(shù)等表，比較2p,20，并且H成立時，02np1,且SSR與SSE相互獨立，F(xiàn)SSR/pSSE/np1~Fp,np1,(5)2MSE回歸人均食品支出人均收入CPI農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)---專業(yè)資料-分析，得到回歸系數(shù)等表，比較Sig.與0.05的大小關(guān)系，得SSRnySSRpSSE~2SST=SSR+SSE(4)SSTnyp而l當(dāng)原假設(shè)H為SST~2n1,2220，并且H成立時，0FSSR/p2MSESSE(6)一個多元線性回歸方程顯著，并不表示方程中的每一個自變量Fp，np1,b/cSSE/np12(np1)分布，推出（7N(0,ε(ε,ε,,ε)(yy,y2I)ε~N(0,2(I8x-3.070x69.034x3（1）回歸模型2：運用多元方程的顯著性檢驗（F檢驗）：若F值較大，說明自變量造成的因變bFp，np1,b/cSSE/np12(np1)分布，推出（7N(0,ε(ε,ε,,ε)(yy,y2I)ε~N(0,2(I8x-3.070x69.034x3（1）回歸模型2：運用多元方程的顯著性檢驗（F檢驗）：若F值較大，說明自變量造成的因變bp01120ppj由于b是隨機變量y,y,...y的線性函數(shù)，各y都服從正態(tài)分布，所以Eb2c2cj當(dāng)原假設(shè)H為0Fjt0并且H成立時，由SSE服從 SSE/np1（7）與一元線性回歸方程類似，多元線性回歸方程的應(yīng)用也包括點預(yù)測和b0且統(tǒng)計量1n0000平方和SST也可以分解為剩余平方和SSE和回歸平方和SSR,的數(shù)據(jù)均來自中國統(tǒng)計年鑒2002-2012年十年的數(shù)據(jù)，如下----上表是逐步回歸每一步的回歸方程系數(shù)表。建立回歸模型：)后，若記t(np1)（平方和SST也可以分解為剩余平方和SSE和回歸平方和SSR,的數(shù)據(jù)均來自中國統(tǒng)計年鑒2002-2012年十年的數(shù)據(jù)，如下----上表是逐步回歸每一步的回歸方程系數(shù)表。建立回歸模型：)后，若記t(np1)（9）則Py0y0=1,(y0,y)便（8）xMSE(1n（9）則Py0y0=1,0的預(yù)測區(qū)間，而δ為區(qū)間的半CPI（以=100）數(shù)程的線性性以及參數(shù)的顯著性進行了建模分析。在回歸分析中還有一變化，回歸方程顯著，若F<F(k,nk1)或程的線性性以及參數(shù)的顯著性進行了建模分析。在回歸分析中還有一變化，回歸方程顯著，若F<F(k,nk1)或pa（顯著性水平數(shù)據(jù)擬合是良好的話，那么ri~N0,1.4.3.1殘差的正態(tài)6—238頁[3]茆詩松，程依明，濮曉龍，概率論與數(shù)理統(tǒng)計教1234R2則可以看出回歸方程所擬合的效果是否好。表1統(tǒng)計學(xué)意義為：D≈2統(tǒng)計學(xué)意義為：D≈2，殘差與自變量相互獨立；D<2，殘差與自據(jù)的可靠性、周期性或其它干擾。圖1殘差向量如ε~N(0,則~分析，得到回歸系數(shù)等表，比較Sig.與0.05的大小關(guān)系，得,,...,是相互獨立且都服從正態(tài)分布N(0,2)的隨機變量模型匯總模型匯總b調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差R方R表2AnovaAnovab46F表3標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)試用版非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差模型VIFB變量無序列相關(guān)。表8---專業(yè)資料----上表是逐步回歸每一xk1j1x)(xx)))，c變量無序列相關(guān)。表8---專業(yè)資料----上表是逐步回歸每一xk1j1x)(xx)))，c為為正規(guī)方程組的逆矩陣中第k行.4多元線性回歸的估計與預(yù)測與一元線性回歸方程類似，多元線性系數(shù)都顯著。4.3殘差檢驗前面我們已經(jīng)就方程擬合好壞、回歸方334yAnovaAnovab46FS18數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與實踐，：電子工業(yè)出版社，2010年，23分析，得到回歸系數(shù)等表，比較Sig.與0.05的大小關(guān)系，得8x-3.070x69.034x3S18數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與實踐，：電子工業(yè)出版社，2010年，23分析，得到回歸系數(shù)等表，比較Sig.與0.05的大小關(guān)系，得8x-3.070x69.034x3（1）回歸模型2：運用多元的數(shù)據(jù)均來自中國統(tǒng)計年鑒2002-2012年十年的數(shù)據(jù)，如下0k0），表5標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)模型B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)VIF0022逐步回歸分析，剔除相關(guān)變量得到最優(yōu)模型y4165.6030.由度，均方，F(xiàn)值和Sig逐步回歸分析，剔除相關(guān)變量得到最優(yōu)模型y4165.6030.由度，均方，F(xiàn)值和Sig（顯著性概率），顯著性概率是0.00同影響程度，從而發(fā)現(xiàn)這些因素對人均食品支出的實際情況，并利用對應(yīng)的觀測值y滿足關(guān)系式i0,i1,2,,nj1（3）式中，表表633342222上表可以顯示x與x的共線性較大，所以要采用逐步回歸法，棄掉一些34。（2）回歸系數(shù)的顯著性檢驗（t。（2）回歸系數(shù)的顯著性檢驗（t檢驗）：表5回歸系數(shù)的顯著性量中只進入了3個變量x1,x2,x4。把表中“非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系較接近時，yy的方差比較小，用y預(yù)測y的效果比較好。0000專業(yè)資料-------圖6圖7---專業(yè)資料----圖8我們表7模型匯總模型匯總d調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差R方R數(shù)的平方，又稱判定系數(shù)，判定線性回歸的擬合程度：用來說明用自變量驗值DW=2.451，杜賓-瓦特森檢驗統(tǒng)計量DW是一個用于檢驗一階變量自回AnovAnov192F2過程以及對回歸方程與回歸數(shù)所做的顯著性檢驗，稱為多元線性回歸立，F(xiàn)SSR/pSSE/np1~Fp,np1,(5)2MSE0.003<0.05，p（x4過程以及對回歸方程與回歸數(shù)所做的顯著性檢驗，稱為多元線性回歸立，F(xiàn)SSR/pSSE/np1~Fp,np1,(5)2MSE0.003<0.05，p（x4）=0.004<0.05，說明=0.231>0.05，43顯著。（3）共線性診斷上表可以顯上表是逐步回歸每一步的回歸模型的方差分析，給出了每一步的回歸123tVIF表10雪梅，精通系數(shù)；R方是相關(guān)系數(shù)的平方，又稱判定系數(shù)，判定線性回歸的擬合1.333,4.610四個回歸系數(shù)雪梅，精通系數(shù)；R方是相關(guān)系數(shù)的平方，又稱判定系數(shù)，判定線性回歸的擬合1.333,4.610四個回歸系數(shù).又因為x的Sig.值為0變量無序列相關(guān)。表8---專業(yè)資料----上表是逐步回歸每一2B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版VIFy14），---專業(yè)資料----作區(qū)間預(yù)測時，統(tǒng)計量tyy1ppnkj回歸方程的應(yīng)用也包括點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測等內(nèi)容。當(dāng)xx,xx,x---專業(yè)資料----作區(qū)間預(yù)測時，統(tǒng)計量tyy1ppnkj回歸方程的應(yīng)用也包括點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測等內(nèi)容。當(dāng)xx,xx,x設(shè)自變量x,x,...,x的觀測值x,x,...x及因變量y是xx,xx,...,xx時y的預(yù)測區(qū)間，而δ為區(qū)間的半徑。殘差向量X(XΤX)1XT，YY2MSE變量與因變量之間不存在顯著的線性關(guān)系，自變量的變化無法反映因設(shè)自變量x,x,...,x的觀測值x,x,...x及因變量y變量與因變量之間不存在顯著的線性關(guān)系，自變量的變化無法反映因設(shè)自變量x,x,...,x的觀測值x,x,...x及因變量y在逐年增長，且增長的幅度較大，居民消費價格指數(shù)與農(nóng)產(chǎn)品價格指2p,20，并且H成立時，02np1,且SSR與SSE相互獨rMSE(1h)回歸的逐步分析法，剔除回歸系數(shù)未通過0.05的顯著檢驗，保留程的顯著性檢驗與一元線性回歸方程相類似，多元線性回歸方程的總回歸的逐步分析法，剔除回歸系數(shù)未通過0.05的顯著檢驗，保留程的顯著性檢驗與一元線性回歸方程相類似，多元線性回歸方程的總了對x的重要程度作出j由于b是隨機變量y,y,...y的線性關(guān)系，并作出散點圖，回歸分析表，方差分析表等數(shù)據(jù)得出初步多元用Durbin--Watson檢驗，其參數(shù)稱為Dw或D。D的取值范圍是0<D<4。其D>2，殘差與自變量負(fù)相關(guān)。表11模型匯總模型匯總bR方R數(shù)”欄目中的“B”列數(shù)據(jù)代入多元回歸模型得到預(yù)報方程：y41數(shù)”欄目中的“B”列數(shù)據(jù)代入多元回歸模型得到預(yù)報方程：y41-x(j1,2,...p)對因變量y的影響都是重要的。因此為設(shè)自變量x,x,...,x的觀測值x,x,...x及因變量y：---專業(yè)資料----3.2