数学建模——回归分析
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回归分析——20121060025 吕佳琪
企业编号生产性固定资产价值(万元)工业总产值(万元) 1318524
29101019
3200638
4409815
5415913
6502928
7314605
812101516 910221219 1012251624
合计65259801
(2)建立直线回归方程;
(3)计算估价标准误差;
(4)估计生产性固定资产(自变量)为1100万元时总产值(因变量)的可能值。解:
(1)画出散点图,观察二变量的相关方向
x=[318 910 200 409 415 502 314 1210 1022 1225];
y=[524 1019 638 815 913 928 605 1516 1219 1624];
plot(x,y,'or')
xlabel('生产性固定资产价值(万元)')
ylabel('工业总产值(万元)')
由图形可得,二变量的相关方向应为直线
(2)
x=[318 910 200 409 415 502 314 1210 1022 1225];
y=[524 1019 638 815 913 928 605 1516 1219 1624];
X = [ones(size(x))', x'];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y',X,0、05);
b,bint,stats
b =
395、5670
0、8958
bint =
210、4845 580、6495
0、6500 1、1417
stats =
1、0e+004 *
0、0001 0、0071 0、0000 1、6035
上述相关系数r为1,显著性水平为0
Y=395、5670+0、8958*x
(3)
计算方法:W=((Y1-y1)^2+……+(Y10-y10)^2)^(1/2)/10 利用SPSS进行回归分析:
可以瞧出:标准估计误差为126、62795(万元)
(4)
有上述MA TLAB编程可得y(总产值)-x(生产性固定资产)的关系为y1=210、4845 +0、6500*x
y2=580、6495 +1、1417*x
y=395、5670+0、8958*x
x=1100;
y=395、5670+0、8958*x
y1=210、4845 +0、6500*x
y2=580、6495 +1、1417*x
y =
1、3809e+003
y1 =
925、4845
y2 =
1、8365e+003
所以在生产性固定资产(自变量)为1100万元时总产值(因变量)的可能值为925、4845-1836、5之间
(1)确立适宜的回归模型;
(2)计算有关指标,判断这三种经济现象之间的相关紧密程度。
解:
(1)设销售利润率(%)为y,流通费用水平(%)为x2,职工平均销售额(万元)为x3 回归模型y=a1+a2*x1+a3*x2
MATLAB实现:
x1=[12、6 10、4 18、5 3、0 8、1 16、3 12、3 6、2 6、6 16、8;
6 5 8 1 4
7 6 3 3 7;
2、8
3、3 1、8 7、0 3、9 2、1 2、9
4、1 4、2 2、5]';
X = [ones(size(x1(:,1))),x1(:,2:3)];
Y = x1(:,1);
[b,bint,r,rint,stats] = regress(Y,X,0、05);
b,bint,stats
b =
-6、7691
2、9070
0、9578
bint =
-15、7285 2、1902
2、0138
3、8003
-0、3676 2、2832
stats =
0、9823 194、2113 0、0000 0、6002
相关系数为0、9823 H0=0的概率为0
由上述分析可得
y=-6、7691+2、9070*x1+0、9578*x2
05)
(2)stepwise(X,Y,[],0、
即,销售利润与职工平均销售额关系密切,销售利润与流通费用水平关系不就是很密切。
用SPSS来做
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N Percent
流通费用水平10 100、0% 0 、0% 10 100、0%
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N Percent
职工平均销售额
10 100、0% 0 、0% 10 100、0%
由图分析可得:销售利润与职工平均销售额关系密切,销售利润与流通费用水平关系不就是很密切。