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基于SPSS多元线性回归分析的案例.doc

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农民收入影响因素的多元回归分析
自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为9.5 % ,但二元经济构造给经济开展带来的问题仍然很突出。农村人口占了中国总人口的70 %多,农业产业构造不合理,经济不兴旺,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。正确有效地解决好“三农〞问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农〞问题的关键。本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进展分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此根底上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。
回归模型的建立
数据的收集
根据实际的调查分析,我们在影响农民收入因素中引入3个解释变量。即: X2-财政用于农业的支出的比重, X3-乡村从业人员占农村人口的比重, X4 -农作物播种面积
 
y
X2
X3
X4
年份
78年可比价
财政用于农业的支出的比重
乡村从业人员占农村人口的比重
农作物播种面积
1989




1990




1991




1992




1993




1994




1995




1996




1997




1998




1999




2000




2001




2002




2003



152415
2004




2005





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回归模型的构建
Yi=β1+β2X2+β3X3+β4X4+ui

回归模型的分析
多重共线性检验

系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
共线性统计量
B
标准 误差
试用版
容差
VIF
1
(常量)




.003


X2




.361
.579

X3


.258

.190
.368

X4
.021
.006
.614

.003
.459

a. 因变量: y 表1
多重共线性是指解释变量之间存在相关关系,判断解释变量之间的多重共线性一般可看方差膨胀因子VIF和容忍度这两个指标,如果解释变量之间存在多重共线性,一般采用逐步剔除VIF最大的解释变量来消除解释变量之间多重共线性的问题。从表1可知,解释变量,X1,X2,X3三者的方差膨胀因子VIF分别为1.726,2.717和2.177,均小于10。且三者的容忍度均大于0.1。所以可以判断解释变量X1,X2,X3三者之间不存在多重共线性。
(2)模型异方差的检验
异方差产生的原因有:数据质量原因、模型设定原因。由异方差引起的后果一般会导致回归系数估计结果误差较大、有关统计检验失去意义、模型的预测失效等危害,所以在建立模型的过程中必须要检验模型之间是否存在异方差。假设存在异

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上传人:相惜 2021/10/21 文件大小:148 KB

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