文档介绍：我国铁路客运量分析
相关性
铁路运输量
送■路运输量
水运运输量
民航运输量
铁賂軽周转量
铁路营业里程
居民消费额
铁路运输量
Pearson相关■性
1
.857m
-.134
.Eigrr
.880"
居民消费额

.960

.019
.015

a.
因变量:铁路运输量
由上图可以看出民航运输量,与其他变量存在着较为严重的共线性,所以将其剔除出原方程。
Anmrab
摸型
平方和
df
均方
F
Sig.
1回归
残差
总计

22

.000a
注覆曜11鳌礙客周转虽咫运输量盘賂运输霽
取击以
方差分析图表明方程式非常显著的，可以通过p值检验
系数
模型
非标准也系数
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）

.014
公略运输量
.012
.007
.471

.081
.032

水运运输量

.427
.329

.001
.273

铁路旅客周转量

.702

.018
.029

居民消费额

745
.606

.005
.059

铁路营业里程
-

-.715
-
.034
.021

乩因变量:铁路运输量
由上图可以看与其他变量存在着较为严重的共线性，所以将其剔除出原方程。
系数
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
（常虽）

.063
公路运输量
.007
.007
.233

.305
.036

水运运输量

.310
.431

.000
.645

铁路旅客周转量

.431

.124
.036

居民消费埶

.771
.446

.033
.063

乩因变量:铁路运输量
由上图可以看
与其他变量存在着较为严重的共线性，所以将其剔除出原方程。
系数
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）

.036
水运运输量

.295
.460

.0