《多元线性回归分析的案例论文（4600字）》

多元线性回归分析的案例报告摘要：文章以近年来武汉市夜游发展为依托，通过构建SNH影响因素分析框架，选择武汉市2008-2018年的夜游统计数据，采用主成分分析法来分析对影响武汉市夜游经济发展的因素。实证分析结果显示：武汉市夜游经济的发展，受到多方面因素的综合影响，其中，旅游人才的培养与夜游经济发展存在显著的正相关关系，夜游自然环境的优劣与旅游交通方式的完善与否也会对海洋旅游收入的高低产生影响。关键词：夜游；影响因素；主成分分析；回归模型引言近来，夜游长江的话题在武汉市非常受欢迎，很多人纷纷在晚上出动，纷纷出来欣赏武汉市长江边的美好夜景。特别是2019年10月28日世界军运会在武汉市的召开，大型灯光秀在武汉市长江边展出，吸引了市内外很多游客的光顾。很多人借助美好的夜景，在长江边散步、坐游轮、消费路边的美食，从而带动了武汉市夜游经济的发展。通过对武汉市夜游经济火爆的原因进行分析，发下可能是因为旅游市场游客人群变更促进旅游产品升级、目的经济下的经济效益倍增所致。总之，武汉市夜游经济已成为武汉市旅游经济发展的重要组成部分，其在推动武汉市旅游经济增长方面有着不可替代的作用，但其发展也受到多种因素的影响，为了促进武汉市夜游经济的发展，需要对这些影响因素进行分析，从而针对这些因素提出相应的促进武汉市夜游经济发展的对策。鉴于目前学术界关于旅游经济影响因素的实证研究较多，但关于夜游经济的影响因素研究较少，研究有待进一步深入细化，本文的研究有利于丰富我国学术界有关夜游经济的理论研究体系，具有一定的理论意义；同时，本文的研究可以为武汉市夜游经济的发展提供一定的参考指导对策，使武汉市政府可以制定促进武汉市夜游经济发展的对策，从而为武汉夜游经济的繁荣提供一定的参考指导对策。一、武汉市夜游经济发展的现状及影响因素（一）武汉市夜游经济发展的现状随着江滩公园的建设、东湖绿道的开放以及武汉市世界军运会的召开，武汉市的夜游经济得到了迅速的发展，很多人喜欢在晚上观看武汉市的美丽夜景，尤其是在军运会期间，很多人甚至慕名感到武汉市长江边欣赏大型灯光秀，长江边总是人潮拥挤，人们甚至养成了夜游的习惯，这符合现代人的生活方式，这也促进了武汉市夜游经济的发展。通过统计数据可知，武汉市近年来的夜游经济收入不断提升，从2008年582亿元上升到了2018年1387亿元，增长相当明显，夜游经济收入占到了旅游总收入的13%左右。（二）武汉市夜游经济发展的影响因素武汉市夜游经济发展通常会受到多种因素的综合影响，文章遵循综合性、动态性、可比性以及可获得性原则，将影响武汉市夜游经济发展的因素划分为三大层面，分别为夜游发展支持力层面，夜游发展自然吸引力层面和夜游人文吸引力层面。其中，表1武汉市夜游经济发展影响因素表因变量主要类型影响因素单位武汉市夜游总收入支持力旅行社数量个饭店数量个长江旅客周转量亿人千米长江旅客运输量万人自然吸引力近江一、二类江水比例%长江全年适宜游泳天数比例%长江适宜夜游天数比例%人均水资源量立方米/人每晚夜景照明时数小时绿地率%人文吸引力旅游从业者数量人旅游院校数量所旅游院校学生数量人三、实证分析（一）数据来源本研究收集了2008-2018年武汉市夜游长江的收入、旅行社从业人员数量、夜游基础设施建设的投资额等方面的数据。研究中的数据来源均来自于《中国旅游统计年鉴(2008-2018)》和《武汉市发展年鉴(2008-2018)》。（二）变量的选取文章以2008-2018年武汉市夜游发展的相关数据为基础，采用SPSS19.0软件，对数据进行标准化处理，采用主成分分析法，对影响夜游发展的因素进行主成分分析。分析结果在表2显示，提取的主成分特征值大于1，主成分累计贡献率大于80%。这说明，提取出的主成分基本能够反映绝大多数影响因素的信息。表2矩阵特征值和累计贡献率成分初始特征值提取平方和载人旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%16.05846.59846.5986.05846.59846.5985.03738.74538.74523.12024.00070.5983.12024.00070.5983.13124.08862.83332.05515.81186.4102.05515.81186.4103.06523.57686.4104.7605.84992.2585.5003.85096.10863132.40798.5167.128.98799.5038.046.35199.8549.019.146100.000106.063E-164.664E-15100.000114.987E-173.836E-16100.00012-2.285E-16-1.758E-15100.00013-4.328E-16-3.329E-15100.000各主成分与原有变量之间的关联程度由因子载荷值体现，采用Kaiser标准化的四分旋转法，经过5次迭代收敛，处理得出旋转后的载荷矩阵，如表3所示。每个主成分在原先指标上的负载不同，其代表的原始指标的信息也不同。表3旋转成分矩阵“成分123Zscore：旅行社数量.926-.344-.114Zscore：星级饭店数量.149.075.978Zscore：旅客周转量-.068.260.837Zscore：旅客运输量.752.027.507Zscore：近江一二类江水比例-.309.629-.316Zscore：江边全年适宜游泳天数比例-.852.125-.196Zscore：长江适宜旅游天数比例-.017.946.060Zscore：人均水资源量.307-.851-.072Zscore：每晚夜景照明时数-.268.825.172Zscore：绿地率-.869.249381Zscore：旅游从业者数量-.144-.243.901Zscore：旅游院校数量.939-.263-.019Zscore：旅游院校学生数量.971-.196-.063提取方法：主成分分析。旋转法：具有Kaise：标准化的正交旋转法a.旋转在5次迭代后收敛。表3中第一主成分F1在旅游院校数量、旅游院校学生数量、旅行社数量三个指标上占有较大的载荷。旅游院校数量、旅游院校学生数量主要反映的是旅游目的地旅游专业人才的竞争实力，旅行社数量主要反映的是旅游中间商的发展情况。第一主成分对于全部初始指标变量的方差贡献率为38.745%，随着海洋旅游市场不断趋向专业化，规范化，高层次，旅游专业人才以及旅游中间商将在海洋旅游发展中起到关键作用。第二主成分F2在长江适宜旅游天数比例、人均水资源量、每晚夜景照明时数、近江一、二类江水比例四大指标上占有较大的载荷。上述指标都是基于夜游自然吸引力层面面展开。第二主成分对全部初始指标变量的方差贡献率为24.088%。优良的自然生态环境有助于夜游的可持续性发展，是夜游经济能够长期发展的重要保证。第三主成分F3在星级饭店数量、旅客周转量、旅游从业者数量三个方面有较高载荷。星级饭店数量、旅游周转量在很大程度上反映夜游配套设施的健全程度，旅游从业者数量反映了夜游经济的发展情况。某一产业经济只有呈现良好的发展态势才能吸引更多的从业者参与，同时，从业者的参与也将对产业经济的进一步发展产生影响。第三主成分对全部初始指标变量的方差贡献率为23.576%，这也成为影响海洋旅游经济发展的重要因素。（三）模型的构建通过主成分分析，用3个主成分替代原先的13个指标信息，利用表3载荷矩阵数据除以3个主成分特征根的平方根，从而得到主成分表达式系数，见表4。表4主成分表达式系数F1系数F2系数F3系数0.396389-0.017020.1317260.0201210.558268-0.06721-0.09130.481179-0.009350.2487270.3472610.187566-0.23271-0.135170.31606-0.32024-0.16978-0.18354-0.202730.1299170.5390550.284536-0.10112-0.3827-0.267160.1568910.363992-0.361280.158806-0.21236-0.014890.457168-0.340490.3827480.0445430.1680740.380590.0299710.225179则主成分模型的表达式为：F1=0.396X1+0.020X2+0.091X3+……+0.383X12+0.381X13F2=(-0.017)X1+0.558X2+0.481X3+……+0.045X12+0.030X13F3=0.132X1+0.067X2+0.009X3+……+0.168X12+0.225X13（四）多元线性回归分析通过主成分分析得到三个可以概括原始变量信息的主成分，将2008-2018年的海洋旅游总收入作为因变量，三个主成分值作为自变量，利用SPSS软件进行多元线性回归分析，进而得出模拟模型。多元线性回归模型输出如表5：表5模型汇总模型RR2调整R2标准估计的误差更改统计量Durhin-WatsonR方更改F更改df1df2Sig.F更改1.900.810.786.46244308.81034.08518.0002.1542.956.914.889.33299066.1048.42917.0233.985.971.956.20961553.05711.66516.014a.预测变量：(常量)，VAR00004，b.预测变量：(常量)，VAR00004，VAR00005，c.预测变量：(常量)，VAR00004，VAR00005，VAR00006，d.因变量：Zscore(夜游旅游总收人(亿元))表5是逐步筛选的过程，相关系数R和判定系数R2的值逐渐增加，自变量的影响也在不断增加。一般规定R2的值越大，因变量与自变量的共同变量比例较高，拟合度也越好。表5中R2的值最终达到0.956，说明模型与数据的拟合程度很高。表6方差分析表(F检验)模型平方和df均方FSig.1回归7.28917.28934.085.000残差1.7118.214总计9.00092回归8.22424.11237.083.000残差.7767111总计9.00093回归8.73632.91266.277.000残差.2646.044总计9.0009a.预测变量：(常量)，VAR00004，h.预测变量：(常量)，VAR00004，VAR00005，c.预测变量：(常量)，VAR00004，VAR00005，VAR00006，d.因变量：Zscore(海洋旅游总收人(亿元))表6是对变量所建立的线性方程的检验(F检验)，从表中可以看出模型1，2，3中回归方差都明显大于残差，F值分别是34.085，37.083，66.277，这时的显著水平均为0，小于0.05，F值检验证明被解释变量和解释变量之间的线性关系显著，证明建立线性回归模型合理。表7系数输出表(t检验)非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准误差试用版容差VIF1(常量)-2.177E-7.146.0001.000VAR00004366.063.9005.838.0001.0001.0002(常量)-2.817E-7.105.0001.000VAR00004.366.045.9008.108.0001.0001.000VAR00005.182.063-.322-2.903.0231.0001.0003(常量)-1.063E-7.066.0001.000VAR00004.366.028.90012.880.0001.0001.000VAR00005.182.040-322-4.612.0041.0001.000VAR00006.166.049.2393.415.0141.0001.000表7输出的是各解释变量的回归系数，回归系数的显著性情况用t检验。表中回归系数的显著性检验值分别为0，0.004，0.014均小于显著水平0.05。常量值的显著水平检验为1，表明其无限趋近于0，故可将其舍去。表中自变量F1，F2，F3的容差与膨胀系数都为1，且都小于5，所以自变量之间没有出现共线性。通过检验可以证明自变量的选择对于武汉市夜游经济的发展影响较为直接，模型建立合理。根据表7输出结果，可以得到多元线性回归方程为：Y=0.366XF1-0.182XF2+0.166XF3（五）结果分析从以上的回归分析结果中可以看出，武汉夜游总收入的增加与夜游支持力的大小成正相关关系，与夜游自然吸引力呈现负相关关系，与夜游人文吸引力呈现正相关关系。从具体指标来看，其中旅游人才的培养、夜游环境保护以及夜游交通设施的完善对武汉市夜游经济发展的影响由高到低，其影响较为明显，其他的指标影响相对较小。这是因为夜游需要完善的交通设施、优美的夜游环境以及高素质的旅游人才等，这样可以提升夜游的服务满意度，促进武汉夜游经济的发展。四、结论与建议（一）结论本文选取2008-2018年武汉市夜游长江的数据，利用理论与实践相结合的方法，对武汉市夜游经济发展的影响因素进行了分析。由PCA主成分分析及多元线性回归模型的论证可得，旅游人才的培养、夜游环境保护以及夜游交通设施的完善，对夜游经济发展的影响较大。为了促进武汉市夜游经济的发展，需要从这三方面加以改善。（二）建议1、重视旅游人才培养通过主成分分析，可以清楚地看到人文吸引力这一指标对夜游经济发展的影响较大，这一维度中，高校旅游院校、旅游院校学生数量等对武汉市夜游经济的发展影响尤其深远，这是因为高素质的旅游人才培养，可以促进夜游旅客满意度的提升。因此，武汉市需要加强旅游人才培养，可以在高校旅游专业中增设夜游方面的课程，从而培养更多精通夜游的人才，促进旅客对夜游服务满意度的提升。2、加强夜游生态系统保护通过回归模型结果可知，自然吸引力对夜游经济发展的影响也较大，如果自然环境遭到破坏，游客基本上就没有兴趣参与夜游了，也就会无法从夜游中获得较高的满足感。武汉市的夜游经济之所以得到很大程度的发展，与