數(shù)據(jù)模型與決策課程大作業(yè)

1、.數(shù)據(jù)模型與決策課程大作業(yè)以我國(guó)汽油消費(fèi)量為因變量，乘用車銷量、城鎮(zhèn)化率和90#汽油噸價(jià)與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的比值為自變量時(shí)行回歸（數(shù)據(jù)為年度時(shí)間序列數(shù)據(jù)）。試根據(jù)得到部分輸出結(jié)果，回答下列問(wèn)題：1）“模型匯總表”中的R方和標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差是多少？2）寫出此回歸分析所對(duì)應(yīng)的方程；3）將三個(gè)自變量對(duì)汽油消費(fèi)量的影響程度進(jìn)行說(shuō)明；4）對(duì)回歸分析結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，指出其中存在的問(wèn)題。1）“模型匯總表”中的R方和標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差是多少？答案：R方為0.9932=0.986 ；標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差為120910.147（0.5）=347.722）寫出此回歸分析所對(duì)應(yīng)的方程；答案：假設(shè)汽油消費(fèi)量為Y，乘用車銷

2、量為a，城鎮(zhèn)化率為b，90#汽油噸價(jià)/城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為c,則回歸方程為：Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c3）將三個(gè)自變量對(duì)汽油消費(fèi)量的影響程度進(jìn)行說(shuō)明；乘用車銷量對(duì)汽油消費(fèi)量相關(guān)系數(shù)只有0.00027，數(shù)值太小，幾乎沒(méi)有影響，但是城鎮(zhèn)化率對(duì)汽油消費(fèi)量相關(guān)系數(shù)是8649.895，具有明顯正相關(guān)，當(dāng)城鎮(zhèn)化率每提高1，汽油消費(fèi)量增加8649.895。乘用90#汽油噸價(jià)/城鎮(zhèn)居民人均可支配收入相關(guān)系數(shù)為-198.692，呈明顯負(fù)相關(guān)，即乘用90#汽油噸價(jià)/城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每增加1個(gè)單位，汽油消費(fèi)量降低198.692個(gè)單位。a, b, c三個(gè)自變

3、量的sig值為0.000、0.000、0.009，在顯著性水平0.01情形下，乘用車消費(fèi)量對(duì)汽油消費(fèi)量的影響顯著為正。（4）對(duì)回歸分析結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，指出其中存在的問(wèn)題。在學(xué)習(xí)完本課程之后，我們可以統(tǒng)計(jì)方法為特征的不確定性決策、以運(yùn)籌方法為特征的策略的基本原理和一般方法為基礎(chǔ)，結(jié)合抽樣、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)分析、回歸分析等知識(shí)對(duì)我國(guó)汽油消費(fèi)量影響因素進(jìn)行了模擬回歸，并運(yùn)用軟件計(jì)算出回歸結(jié)果，故根據(jù)回歸結(jié)果，對(duì)具體回歸方程，回歸準(zhǔn)確性，自變量影響展開分析。Anova表中，sig值是t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值，所以t和sig兩者是等效的，sig要小于給定的顯著性水平，越接近于0越好。F是檢驗(yàn)方程顯著性的統(tǒng)

4、計(jì)量，是平均的回歸平方和平均剩余平方和之比，越大越好。在圖表中，回歸模型統(tǒng)計(jì)值F=804.627，p值為0.000，因此證明回歸模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，表現(xiàn)回歸極顯著。即因變量與三個(gè)自變量之間存在線性關(guān)系。系數(shù)表中，除了常數(shù)項(xiàng)系數(shù)顯著性水平大于0.05，不影響，其它項(xiàng)系數(shù)都是0.000，小于0.005，即每個(gè)回歸系數(shù)均具有意義。當(dāng)然，這其中也存在一定的問(wèn)題：在模型設(shè)計(jì)中，乘用車銷量為、城鎮(zhèn)化率為、90#汽油噸價(jià)/城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為三個(gè)自變量的單位均不同，因此會(huì)造成自變量前面的回歸系數(shù)不具有準(zhǔn)確的宏觀意義，因此需要對(duì)模型進(jìn)行實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，也就是引入系數(shù)，消除偏回歸系數(shù)帶來(lái)的數(shù)量單位影響。根據(jù)共線性

5、統(tǒng)計(jì)量中的變量的容差t和方差膨脹因子（VIF），自變量間存在共性問(wèn)題，容差和膨脹因子為倒數(shù)關(guān)系，容差越小，膨脹因子越大，尤其是城鎮(zhèn)化率VIF為11.213，說(shuō)明共線性明顯，可能原因是由于樣本容量太小，也可能是城鎮(zhèn)化之后乘用車銷售量和、90#汽油噸價(jià)/城鎮(zhèn)居民人均可支配收入本身就具有相關(guān)性。缺乏模型異方差檢驗(yàn)。在多元回歸模型中，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量原因、模型設(shè)定原因，異方差的存在會(huì)使回歸系數(shù)估計(jì)結(jié)果誤差較多，所以在建立模型分析的過(guò)程紅要對(duì)異方差進(jìn)行檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)模型與決策使我們學(xué)會(huì)使用科學(xué)的分析和決策，對(duì)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)實(shí)現(xiàn)合理化、精細(xì)化、科學(xué)化，從而避免了盲目的生產(chǎn)活動(dòng)。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、假設(shè)檢驗(yàn)、公式、分析、驗(yàn)證等一系列的步驟，將數(shù)據(jù)結(jié)果逐一展現(xiàn)。為我們的學(xué)習(xí)和工作提供了一些非常有用、便捷的，處理問(wèn)題的方法。附表：t分布表：df單尾檢驗(yàn)的顯著水平0.0500.0250.0100.005雙尾檢驗(yàn)的顯著水平0.100.050.020.0132.3533.1824.5415.84142.1322.7763.7474.60452.0152.5713.3654.03261.9432.4473.1433.70771.8952.3652.9983.49981.8602.3062.8963.35591.8332.2622.8213.