文档介绍：多元线性回归模型在工业生产总值预测中的应用摘要许多经济现象往往不是简单的与某一因素有关而是要受多个因素的影响,此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化,这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时,所进行的回归分析就是多元性回归。本文在2007年全国各省市主要工业产品的产量与工业总产值的具体数据下,选用塑料、水泥、钢筋、平板玻璃、粗钢、盘条以及原煤等工业产品的产量作为研究对象,建立多元线性回归模型,,对于预测工业总产值具有一定的理论指导和现实意义。关键词:多元线性回归模型;显著性检验;SPSS;,,andselecttheoutputofplastics,cement,steel,plateglass,crudesteel,wirerodandrawcoalasstudyobjecttoestablishmultiplelinearregressionmodel,,-:MultipleLinearRegressionModel;SignificantTest;SPSS目录摘要 IAbstract II目录 III引言 11中国经济现状 22多元统计分析基础 (检验) (F检验) 123工业生产总值的多因素模型分析 24结论 29参考文献 30致谢 31引言工业生产总值从数值上反应一个地区的工业生产规模,是衡量一个地区的经济繁荣程度的重要指标。研究研究工业总产值与格工业产出指标之间的关系具有非常重要的现实意义,对于做好一个地区的的工业产值预测以及制定国民经济发展规划都有的非常重要的作用。工业总产值是指以货币表现的工业企业在一定时期内生产的已出售或可供出售的工业的产品的总量。它是反映一定时间内工业生产总规模和,总水平的重要指标,是计算工业生产发展速度和主要比例关系,计算工业产品销售率和其他经济指标的重要依据。工业总产值包括成品价值、工业性作业价值和自制半成品、在产品期