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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200: .
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，简历线性回归模型根据自变量的变动来预测因变量平均发展趋势的方法.
预测，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。
卜面通过对我国GDP和钢铁消耗量的的关系研究，假定2010年我国钢铁消耗最为72466万吨，预测我国2010年国民生产总值。
己知2004~2009年的钢材消耗量和国民生产总值，见卜表：
钢铁消耗量万吨
GDP亿元
2009
68548
335,353
2008
53798
300670
2007
51883
246619
2006
44235
209407
2005
37647
183868
2004
33483
159878
卜面进行具体分析
（1）绘制散点图
GDP与钢铁消耗量
钢铁消耗量
由散点图可以看出两者大致呈线性关系，可以建立•无线性回归模型。
（2）建立回归模型
设亿元线性回归模型为%=b0+b西+达
其中：
力一第।年国民生产总值
5——第1年钢材消耗量

随机项比假设满足对回归模型所做的要求。
（3）计算回归系数
列表计算有关数据（见卜表），并计算出回归系数估计值。
年份
国民生产总值y*
钢材消耗量％
XJ
0
V；
1
159878
33483
5353195074
1121111289
2556097488400
o
一
183868
37647
6922078596
1417296609
3380744142400
3
209407
44435
9263118645
1956735225
4385129164900
4
246619
51883
**********
2691845689
6082093116100
5
300670
53798
**********
2894224804

6
335,353
68548
22987777444
4698828304
11246163460900
合计
1,90