文档介绍：一元线性回归预测法的实际应用沈树辉(南京信息工程大学公共管理学院08公共事业管理学号20081329026)[摘要]文章介绍了一元回归模型在经济预测中的运用.[关键词]一元回归模型预测钢铁消耗量GDP一元线性回归预测法,是对两个具有线性关系的变量,,就是根据过去和现在的情况估计未来,预测未来,它作为一种探索未来的活动在古代已经出现。“预测”一词是来自于古希腊的术语,中国也有句古话:“凡事预则立,不预则废”充分说明了中国对社会活动中的预测活动的重视是早而有之的,当时它仅是一种艺术,主要依靠预言家的直观判断。但作为一门科学的预测学,直至20世纪中叶才产生。在我国,把预测作为一门专门科学和专项工作是20世纪80年代改革开放以来的事。下面通过对我国GDP和钢铁消耗量的的关系研究,假定2010年我国钢铁消耗量为72466万吨,预测我国2010年国民生产总值。已知2004~2009年的钢材消耗量和国民生产总值,见下表:钢铁消耗量万吨GDP亿元200968548335,353200853798300670200751883246619200644235209407200537647183868200433483159878下面进行具体分析:绘制散点图由散点图可以看出两者大致呈线性关系,可以建立一元线性回归模型。建立回归模型设亿元线性回归模型为yi=b0+b1xi+ui其中:yi————第i年国民生产总值xi ————第i年钢材消耗量b0,b1为未知参数随机项ui假设满足对回归模型所做的要求。计算回归系数列表计算有关数据(见下表),并计算出回归系数估计值。,353685482298777744446988283041**********.00合计1,900,,得b=(6×73496947996-289594×1,900,826)/(6×**********-2895942)=-109486116668/4815566684==1,900,826/6-(-)×289594/6=-=-+。在一元回归情形,相关系数检验、F检验和t检验的检验结果是一致的,因而这里只给出相关系数检验。令:=(6×73496947996-289594×1,900,826)/(6×14780