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文档简介
1、 数据模型与决策课程大作业 数据模型与决策课程大作业汽 以我国汽油消费量为因变量,乘用车销量、城镇化率和90# (数据为油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归 。试根据得到部分输出结果,回答下列问题:年度时间序列数据) 方和标准估计的误差是多少?1)“模型汇总表”中的R )写出此回归分析所对应的方程;2 )将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明;3 )对回归分析结果进行分析和评价,指出其中存在的问题。4 方和标准估计的误差是多少?1)“模型汇总表”中的R)0.5标准估计的误差为120910.147(答案:R方为0.9932=0.986 ;=347.72 )写出此回归分析所对应
2、的方程;2汽90#b,Y答案:假设汽油消费量为,乘用车销量为a,城镇化率为 c,则回归方程为:油吨价/城镇居民人均可支配收入为Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c 3)将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明; 乘用车销量对汽油消费量相关系数只有0.00027,数值太小,几乎没有影响,但是城镇化率对汽油消费量相关系数是8649.895,具有明显正相关,当城镇化率每提高1,汽油消费量增加8649.895。乘,呈-198.692城镇居民人均可支配收入相关系数为/汽油吨价90#用 1城镇居民人均可支配收入每增加90#汽油吨价/明显负相关,即乘用sig三个自变
3、量的b, c个单位,汽油消费量降低198.692个单位。a, 情形下,乘用车消,在显著性水平0.01、0.000、0.0000.009值为 费量对汽油消费量的影响显著为正。(4)对回归分析结果进行分析和评价,指出其中存在的问题。 在学习完本课程之后,我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础,结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归,并运用软件计算出回归结果,故根据回归结果,对具体回归方程,回归准确性,自变量影响展开分析。 Anova表中,sig值是t统计量对应的概率值,所以t和sig两者是等效的,sig要小
4、于给定的显著性水平,越接近于0越好。F是检验方程显著性的统计量,是平均的回归平方和平均剩余平方和之比,越大越好。在图表中,回归模型统计值F=804.627,p值为0.000,因此证明回归模型有统计学意义,表现回归极显著。即因变量与三个自变量之间存在线性关系。 系数表中,除了常数项系数显著性水平大于0.05,不影响,其 ,即每个回归系数均具有意义。0.005,小于0.000它项系数都是 当然,这其中也存在一定的问题: 在模型设计中,乘用车销量为、城镇化率为、90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为三个自变量的单位均不同,因此会造成自变量前面的回归系数不具有准确的宏观意义,因此需要对模型进行实现标
5、准化,也就是引入系数,消除偏回归系数带来的数量单位影响。 根据共线性统计量中的变量的容差t和方差膨胀因子(VIF),自变量间存在共性问题,容差和膨胀因子为倒数关系,容差越小,膨胀因子越大,尤其是城镇化率VIF为11.213,说明共线性明显,可能原因是由于样本容量太小,也可能是城镇化之后乘用车销售量和、90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入本身就具有相关性。 缺乏模型异方差检验。在多元回归模型中,由于数据质量原因、模型设定原因,异方差的存在会使回归系数估计结果误差较多,所以在建立模型分析的过程红要对异方差进行检验。 数据模型与决策使我们学会使用科学的分析和决策,对经营管理活动实现合理化、精细化、
6、科学化,从而避免了盲目的生产活动。通 过数据预测、假设检验、公式、分析、验证等一系列的步骤,将数据结果逐一展现。为我们的学习和工作提供了一些非常有用、便捷的,处理问题的方法。 附表:t分布表: 单尾检验的显著水平 0.050 0.025 0.010 0.005 df 双尾检验的显著水平0.01 0.02 0.10 0.05 5.841 4.541 2.353 3.182 3 4.604 4 2.132 2.776 3.747 4.032 3.365 5 2.015 2.571 3.707 3.143 2.447 6 1.943 3.499 2.998 1.895 7 2.365 3.355 2.896 8 1.860 2.306 3.250 1.833 9 2.262 2.821 3.169 10 1.
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