回归模型分析

新疆财经大学

实验报告

课程名称：统计学

实验项目名称：回归模型分析

姓名： lili 学号： 20000000

班级：工商2011-2班

指导教师：

2014 年5 月

新疆财经大学实验报告

附:实验数据。

1、作散点图,加趋势线，

2、建立回归模型（用公式编辑器写），对模型进行统计检验。解释模型意义SUMMARY OUTPUT

回归统计

Multiple

R 0.974111881

R Square 0.948893956

Adjusted

R Square 0.947131679

标准误差527.4648386

观测值31

方差分析

df SS MS F Significance

F

回归分析 1 149806425.5 149806426 538.4476 2.82E-20 残差29 8068355.522 278219.156

总计30 157874781.1

Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 121.5246471 365.0193913 0.33292655 0.741585 -625.024

X Variable 1 1.270433698 0.054749518 23.2044728 2.82E-20 1.158458

RESIDUAL OUTPUT

观测值预测 Y 残差标准残差

1 14252.56 -369.959 -0.71338

2 10116.66 196.2382 0.378401

3 7032.43 206.6701 0.398516

4 6607.597 412.4032 0.795225

5 7006.005 6.895144 0.013296

6 7843.094 -602.494 -1.16177

7 7098.874 -93.6736 -0.18063

8 6493.004 185.8963 0.358458

9 14147.49 720.0062 1.388367

10 8644.356 618.1438 1.191949

11 12461.12 717.8799 1.384267

12 6555.382 244.618 0.47169

13 9467.216 532.2839 1.026388

14 6365.198 536.2019 1.033943

15 7832.295 567.6051 1.094497

16 6399.5 526.5002 1.015235

17 7697.502 -375.502 -0.72407

18 7871.17 -171.17 -0.33006

19 12363.8 16.59511 0.032

20 7443.669 341.3307 0.658178

21 7111.959 147.341 0.284113

22 9164.599 -1070.9 -2.06498

23 7490.04 -448.14 -0.86414

24 6408.901 160.099 0.308714

25 7774.109 -130.509 -0.25166

26 10342.54 -1577.04 -3.04097

27 7362.997 -462.997 -0.89278

28 6852.282 -195.082 -0.37617

29 6982.121 -236.821 -0.45665

30 6893.317 -362.817 -0.69961

31 7260.6 -39.5998 -0.07636

y=β0+β1x

y=121.225+1.27X

3、求相关系数与方向说明数意

根据以上的结果，0《r≤1,这表明x与y之间正线性相关，因为r=0.9741可视为高度相关；

4、判定系数，说明判定系数意义 R^2=SSR/SST

R^2=149806425.5/157874781.1 R=O.949

判定系数的实际意义是：城市居民年人均可支配收入与城市居民年人均消费性支出取值的变动中，有97.41%是可支配收入所决定的，可见二者之间关系较强的线性关系.R^2越接近1，表明回归平方和总平方和的比例越大，回归直线与各观测点越接近，回归直线的拟合程度就越好

5、预测X=7000元，的消费 y=121.225+1.27X y=121.225+1.27*7000

y ＝9011.225

6、写出实验步骤、分析线性关系和B1是否通过检验，说明实验结果。 第一个步:提出假设

H0=0， β1=0 两个变量之间的线性关系不显著 第二步：计算检验统计量F

第三步：做出决策

F=149806425.5/278219.156

F=538.4476

F α=4.183 ,F>F α,拒绝H0,表明两个变量之间线性关系显著的

F