统计实践报告

1、GDP因素分析学习目的1. 系统地学习调查研究方法，对统计数据进行理论分析并得出相关结论。2. 理解并掌握所学理论知识，并将理论应用于实际中。3. 通过对数据得分析，更好地掌握统计软件的应用。案例调查背景与分析随着经济的发展，我国的国民生产总值不断增加，物价水平不断搜集，像农业工业和服务业三大产业对GDP影响显著的因素早已被专家们研究透了，所以我们组就是从研究居民收入、国家财政支出和就业人数这些不显著的因素出发并从国家统计局搜集了一些资料通过综合和整理，就它们对GDP的影响进行分析。GDP的影响因素首先我们要从宏观上度量，我们收集了2006年各地区GDP的数据对这些数据做散点图从各散点图可以看

2、出GDP与财政支出，就业人数和居民总收入都具有一定的线性关系，但就业人数与财政总支出同GDP的线性关系比较密切，而与居民总收入关系最不密切。用Excel计算相关矩阵如下GDP财政总支出居民总收入就业人数GDP1 财政总支出0.934581391居民总收入0.515551840.573192471就业人数0.960826120.88858880.3824535591从相关系数看，在与其他几个变量的关系中，与就业人数的关系最大，而与居民收入关系最小。用并由excel输出的一元回归结果如下1财政总支出SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.934581R Square0.8734

3、42Adjusted R Square0.869078标准误差2323.72观测值31方差分析dfSSMSFSignificance F回归11.08E+091.08E+09200.14461.51E-14残差291.57E+08总计301.24E+09Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-3046.61851.4865-3.577990.001241-4788.1-1305.13-4788.1-1305.13X Variable 10.001077.56E-0514.147251.51

4、E-140.0009150.0012240.0009150.001224由上表方差可分析得出FFa/2说明财政总支出对GDP的影响是显著的线性关系，由参数估计部分锝t>ta/2所以得出和上面同样的结果。2国民总收入SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.51555184R Square0.2657937Adjusted R Square0.24047624标准误差5596.91571观测值31方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析1328868368.63.29E+0810.498440.002994残差29908438499.1总计3012373

5、06868Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-3343.08073480.423791-0.960540.344725-10461.33775.185-10461.33775.185X Variable 10.879666980.2714913563.2401290.0029940.3244051.4349290.3244051.434929由上表方差可分析得出FFa/2说明居民收入对GDP的影响是显著的线性关系，由参数估计部分锝t>ta/2所以得出和上面同样的结果。3就业人数S

6、UMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.960826R Square0.923187Adjusted R Square0.920538标准误差1810.329观测值31方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析11.14E+091.14E+09348.53951.05E-17残差29总计301.24E+09Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-677.371543.4994-1.246320.222623-1788.95434.2096-1788.954

7、34.2096X Variable 16.3828370.34189118.669211.05E-175.6835917.0820835.6835917.082083由上表方差可分析得出FFa/2说明就业人数对GDP的影响是显著的线性关系，由参数估计部分锝t>ta/2所以得出就业人数对GDP的影响同样是显著的线性关系。并由excel输出的多元回归结果如下SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.979776945R Square0.959962862Adjusted R Square0.955514291标准误差1354.529105观测值31dfSSMSFSignif

8、icance F回归分析31.19E+093.96E+08215.79135.68E-19残差27总计301.24E+09Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-3439.26123850.0669-4.045870.000392-5183.45-1695.07-5183.4544-1695.068X Variable 10.0003147680.0001152.7348970.0108867.86E-050.0005517.8616E-050.00055092X Variable 20.

9、1676876350.0851841.9685320.059352-0.00710.342471-0.00709570.34247094X Variable 34.5096538980.5924557.6118093.46E-083.2940375.7252713.294036835.72527097根据表的回归统计部分分析调整得判定系数为0.955514291说明在GDP变差中被三个因素解释的比例为0.955514291，同时从方差分析中的结果可看出FFa/2此三个因素综合对GDP的影响是显著的但是彬并不意味GDP与每个因素都有显著的线性关系，从参数估计部分可检验每个变量的影响t1=2.73

10、4897,t2=1.968532,t3=7.611809,ta/2(27)=2.0518只有国民收入没通过检验所以国民收入的影响是不显著的。当然得出上述分析还需要其他证据。因为国民收入没通过检验，也可能是其他原因造成的，但我们从上面的分析中得出了此三个因素对GDP的影响是显著的。同时得到GDP财政支出x1，居民总收入 x2和就业人数x3的多元线性回归方程y=-3439.26123+0.000314768x1+0.167687635x2+4.509653898第一个变量的系数表示，在其他两变量不变的情况下财政支出每增加一亿元GDP增加0.000314768亿元第二个变量的系数表示，在其他两变量不变的情况下居民总收入每增加一亿GDP增加0.0167687635亿元第三个变量的系数表示，在其他两变量不变的情况下就业人数每增加一个单位GDP增加4.509653898亿元总结 从单方面说就业关系到国计民生，现在大学毕业生最关注就是