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
差
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
国内生产总值（元），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），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），
人均国内生产总值（元），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），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=¥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
偏
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