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文档简介
1、人均汽车保有量人均汽车保有量的影响模型1.目标探求人均汽车保有量的影响因素。2. 数据收集人均汽车国家 保有量 人口 美国 0.812 263000000日本 0.589 125940000韩国0.379 44850000 德国 0.634 81540000 法国 0.575 58500000 中国 0.083 1370536000越南 0.013 75900000新加坡 0.156 3100000 中国香港0.083 6800000 印度 0.079938000000 伊朗 0.175 66727000 泰国 0.165 60400000西班牙0.608 39210000 意大利0.69 5
2、8138000 挪威 0.578 4369000 罗马尼亚 0.23 22600000英国 0.525 58395000希腊 0.451 10350000奥地利 0.561 8047000 芬兰 0.591 5116000丹麦 0.549 5220000波兰 0.508 38620000俄罗斯 0.271 147500000 瑞典 0.522 8838000 葡萄牙 0.5379900000 比利时 0.558 10130000 巴西 0.259 155820000墨西哥 0.276 93000000 加拿大 0.62 29800000 埃及 0.043 61400000 阿根廷0.31434
3、7000003.回归分析a. 强制进入分析人均公路里公路里程程 7,044,453 0.02678499 1,210,251 0.00960974 103,029 0.00229719644,480 0.00790385951,200 0.016259834,106,387 0.00299619 180,549 0.002378773356 0.00108258 2067 0.00030397 3,320,410 0.00353988 172,927 0.00259156180,053 0.00298101681,298 0.01737562487,700 0.00838866 93,5090
4、.0214028482,386 0.00364540394,4280.00675448116,711 0.01127643110,7780.0137663778,141 0.0152738573,197 0.01402241 423,997 0.01097869 982,000 0.00665763572,900 0.0648223682,9000.00837374153,595 0.015162391,751,8680.01124290366,095 0.003936511,042,300 0.03497651 65,050 0.00105945 231,3740.00666784地铁里人均
5、地铁里程 程 1224.9 0.00000466 792 0.00000629 495 0.00001104 387 0.00000475 354 0.00000605 2830 0.00000206 167 0.00000220 109.4 0.00003529 168.1 0.00002472 154.5 0.00000016 94 0.00000141 75 0.00000124 607.7 0.00001550 213.6 0.00000367105.7 0.00002419 67 0.00000296 525.1 0.00000899 72.2 0.00000698 69.40.00
6、000862 21.1 0.00000412 21 0.00000402 23.1 0.00000060 474.4 0.00000322105.7 0.00001196 97.7 0.00000987 32 0.00000316 241 0.00000155 255.4 0.00000275183.1 0.00000614 65.5 0.00000107 52.30.00000151铁路里人均铁路里程 程 226427 0.00086094 23474 0.00018639 3472 0.00007741 41896 0.00051381 29901 0.00051113 110000 0.
7、00008026 2,600 0.00003426 177 0.00005710 218 0.00003206 63028 0.00006719 8,367 0.00012539 4,071 0.00006740 14,9740.00038189 19,460 0.00033472 4,043 0.00092538 11,385 0.00050376 170580.00029211 2,571 0.00024841 6,383 0.00079321 5,741 0.00112217 2,644 0.0005065122891 0.00059272 128,000 0.00086780 11,5
8、28 0.00130437 2,786 0.00028141 3,5360.00034906 20904 0.00013415 26613 0.00028616 49831 0.00167218 5,063 0.00008246340590.00098153人均国土面国土面积积 9372614 0.035637316 377800 0.002999841 99237 0.0022126423569700.004377851551602 0.0094290949600000 0.007004559 3295560.004341976641 0.000206774 1103 0.000162206
9、 2974700 0.003171322 16450000.0246526895131150.008495281505925 0.012902958301277 0.005182101 386958 0.0885690092375000.01050885 2420000.00414419 1319570.012749469838580.0104210263381450.066095582430940.008255556312683 0.008096401 170754000.1157654244499640.050912424920720.009300202305280.00301362385
10、47403 0.0548543381967183 0.021152505 9970610 0.334584228 1002000 0.016319218 27768890.08002562人均 GDP 48373 45947 22428 43760 42625 5670 1418 50123 34163 1530 6360 5113 31610 36215 97556 9382 38630 26356 49871 49483 59955 13456 12939 56954 22552 46903 12863 10158 50674 2883 10904附注创建的输出注释活动的数据集过滤器输入权
11、重 拆分文件工作数据文件中的N 行 对缺失的定义缺失值处理使用的案例用户定义的缺失值作为缺失数据对待。统计是在所使用的变量不带有缺失值的案例基础上进行的。REGRESSION/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL ZPP/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) CIN(95) /NOORIGIN语法/DEPENDENT 人均汽车保有量/METHOD=ENTER 人均公路里程 人均地铁里程 人均铁路里程 人均国土面积 人均 GDP
12、 /PARTIALPLOT ALL/SCATTERPLOT=(*ZRESID , 人均汽车保有量) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID)NORMPROB(ZRESID)/SAVE PRED MCIN ICIN RESID ZRESID.处理器时间资源已用时间所需内存残差图需要额外内存PRE_1 RES_1 ZRE_1创建或修改的变量LMCI_1 UMCI_1 LICI_1 UICI_12924个字节 3032个字节Unstandardized Predicted Value Unstandardized Residual Standardized Residu
13、al人均汽车保有量上限 人均汽车保有量的 95% 平均置信区间下限的 95% 单个置信区间下限人均汽车保有量人均汽车保有量的 95% 平均置信区间的 95% 单个置信区间上限b.数据集 1数据集 1后向回归分析附注创建的输出注释活动的数据集过滤器输入权重 拆分文件工作数据文件中的N 行 对缺失的定义缺失值处理使用的案例用户定义的缺失值作为缺失数据对待。统计是在所使用的变量不带有缺失值的案例基础上进行的。数据集 1REGRESSION/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE/STATISTICS COEFF OUTS R ANO
14、VA COLLIN TOL CHANGE /CRITERIA=PIN(.05)POUT(.10) CIN(95) /NOORIGIN语法/DEPENDENT 人均汽车保有量/METHOD=BACKWARD人均公路里程 人均地铁里程 人均铁路里程 人均国土面积 人均 GDP /PARTIALPLOT ALL/SCATTERPLOT=(*ZRESID , 人均汽车保有量) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID)NORMPROB(ZRESID)/SAVE PRED MCIN ICIN RESID ZRESID.处理器时间资源已用时间所需内存残差图需要额外内存PRE_2
15、 RES_2 ZRE_2创建或修改的变量LMCI_2 UMCI_2 LICI_2 UICI_23428个字节 3032个字节Unstandardized Predicted Value Unstandardized Residual Standardized Residual人均汽车保有量上限 人均汽车保有量的 95% 平均置信区间下限的 95% 单个置信区间下限人均汽车保有量人均汽车保有量的 95% 平均置信区间的 95% 单个置信区间上限数据集1描述性统计量人均汽车保有量人均公路里程人均地铁里程人均铁路里程人均国土面积人均GDP均值 标准 偏差N相关性人均汽车保有量人均公路里程Pearso
16、n相关性人均铁路里程人均国土面积人均 GDP人均汽车保有量人均公路里程Sig.(单侧)人均地铁里程人均铁路里程人均国土面积人均 GDP人均汽车保有量人均公路里程N人均地铁里程人均铁路里程人均国土面积人均 GDP 人均地铁里程人均汽车保有量 人均公路里程 人均地铁里程 人均铁路里程 人均国土面积 人均 GDP图表4 、结论综合以上分析,得出因变量人均汽车保有量的回归方程如下:人均汽车保有量 =0.209 -13996.808*人均地铁里程 +0.000009544* 人均 GDP(美元)也就是说:一个国家人均汽车保有量与人均地铁里程(公里 / 人)成反比,与人均 GDP(美元)成正比。 5 、意义1. 根据该模型,可
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