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文档介绍

文档介绍:北京联合大学
实训报告
课程名称: 空间经济数学方法
项目名称:回归分析实训
学 院:应用文理学院 专 业:资源环境与城乡规划管理
班级:1002B 学号:姓名: 成绩:
2012年 10 月 7 日
、任务与目的
.000
.972
.972
.972
:城市化水平
根据上表,可写出回归方程:y=+,其中x是人均GDP y是城市 化水平。
T检验是对回归系数的检验,考察是否每一个自变量都对因变量都有显著的影 响,其中Sig越接近0越好。由上表可得,常量和人均 GDP系数的Sig值都为0, 所以该方程中,自变量对因变量由显著的影响。
貞方图
回归标准化威差的标准P-P图 因娈量:城市化水平

04

观侧的累积槪率
JO
O
4
一丄
期望的窣出槪率
2 O.

该图为回归标准化残差的标准 该方程有意义。
P-P图,图中的点基本位于一条直线上,说明
2-
散点图
因变量:城市化水平
回归标准化預计値
回归标帝粥差
该图为散点图,点基本分布均匀在区域内,残差符合正态分布
2、多元线性回归分析(以研究城市人均居住面积(平米)为例分析
进入法)
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误

Durbin-Watson
1
.995a
.989
.983
.23302

预测变量:(常量),人均基本建设投资额(元),城镇储蓄存款余额 (亿元),人均<br均每人每年全部收入(元) ,城镇居民家庭平
均每人每年可支配收入(元),人均城镇储蓄存款余额(元),基本建设投资额 (万
元)。
因变量:城市人均居住面积(平米)
从模型汇总的表中,,表示因变量Y的全部变异中能通过 自变量回归系数被自变量解释的比例为 %,接近于1,说明因变量的全部变量 中能通过回归系数被自变量解释的比例很高。
残差的独立性检验:—4,越接近于2,残差与自变量之间 越独立。=,说明独立性较好。
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归

7


.000 a
残差
.652
12
.054
总计

19
预测变量:(常量),人均基本建设投资额(元),城镇储蓄存款余额 (亿元),
人均均每人每年全部收入(元) ,城镇居
民家庭平均每人每年可支配收入(元) ,人均城镇储蓄存款余额(元),基本建 设投资额 (万元)。
因变量:城市人均居住面积(平米)
Anovab方差表主要进行回归直线意义的 F检验,统计量F=&#165;均回归平方和/平均
残差平方和。若F值过小说明自变量对因变量的解释力度很差,拟合的回归直线 没有意义,相反若概率值Sig越小则线性方程越明显。,较 大,,说明回归方程有意义。
系数a
模型
非标准化系数
B
标准误差
1 (常量)
城镇居民家庭平均每人每年
全部收入(元)
城镇居民家庭平均每人每年 可支配收入(元)
城镇储蓄存款余额 (亿元)
人均城镇储蓄存款余额(元) 人均国内生产总值(元)
基本建设投资额 (万元)
人均基本建设投资额(元)

-.001
.000
.010
-.001
.001
--6
.005
.327
.001
.001
.003
.000
.000
.000
.002
模型
标准系数
t
Sig.
相关性
试用版
零阶

1
(常量)

.000
城镇居民家庭平均每人每年
-
-
.096
.937
-.462
全部收入(元)
城镇居民家庭平均每人每年
-.807
-.723
.484
.938
-.204
可支配收入(元)
城镇储蓄存款余额 (亿元)


.013
.902
.642

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