應(yīng)用回歸分析論文-影響谷物的因素分析

1、貴州民族大學(xué)實(shí)用回歸分析論文(GuizhouMinzu University)&論文題目：影響谷物的因素分析 年級(jí)：2014級(jí)班級(jí)：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)班小組成員:姓名：黃邦秀學(xué)號(hào)：201410100318序號(hào)：4姓名：王遠(yuǎn)學(xué)號(hào)：201410100314序號(hào)：26姓名：陳江倩學(xué)號(hào)：201410100326序號(hào)：11姓名：吳堂禮學(xué)號(hào)：時(shí)間：2016.12.06摘要：關(guān)鍵詞：、問題的提出二、多元線性回歸模型的基假設(shè)三、收集整理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)3.1 數(shù)據(jù)的收集3.2 確定理論回歸模型的數(shù)學(xué)形式四、模型參數(shù)的估計(jì)、模型的檢驗(yàn)與修改4.1 SPSS軟件運(yùn)用4.2用SPSS軟件，得到相關(guān)系數(shù)矩陣表4.3 回歸方程的顯著性檢

2、驗(yàn)4.4利用逐步回歸法進(jìn)行修正4.5 DW 檢驗(yàn)法五、結(jié)果分析六、建議七、參考文獻(xiàn)目錄11111212影響谷物的因素分析摘要：在實(shí)際問題的研究中， 經(jīng)常需要研究某一些現(xiàn)象與影響它的某一最主要因 素的關(guān)系，如影響谷物產(chǎn)量的因素非常多。本文采用多元線性回歸分析方法 , 以 19942014 年中國(guó)谷物產(chǎn)量及其重要因素的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本 , 對(duì)影響中國(guó) 谷物生產(chǎn)的多種因素進(jìn)行了分析。分析結(jié)果表明 , 近年來我國(guó)谷物生產(chǎn)主要受到 單產(chǎn)提高緩慢、 播種面積波動(dòng)大、 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入不足、 自然災(zāi)害頻繁等重要 因素的影響。為提高谷物產(chǎn)量、促進(jìn)谷物生產(chǎn) , 首先應(yīng)該提供一套促進(jìn)谷物生產(chǎn) 的政策措施 , 提

3、高谷物種植效益 , 增加谷物收入是根本。在這個(gè)前提下 ,才有可能 提高單產(chǎn)、穩(wěn)定面積、加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提高抗災(zāi)能力 , 增強(qiáng)我國(guó)谷物生產(chǎn)能 力和生產(chǎn)穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞： 谷物產(chǎn)量 影響因素 多元線性回歸分析對(duì)于多元線性回歸的矩陣模式y(tǒng) =xP + s，這個(gè)條件便可表示為:、問題的提出我國(guó)土地資源稀缺，人口多而糧食需求量大，因此糧食產(chǎn)量的穩(wěn)定增長(zhǎng)，直 接影響著人民生活和社會(huì)的穩(wěn)定與發(fā)展。 糧食生產(chǎn)的不穩(wěn)定性對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的影響 是不可忽略的，主要體現(xiàn)在：糧食生產(chǎn)不穩(wěn)定會(huì)引發(fā)糧食供求關(guān)系的變動(dòng)，尤其當(dāng) 國(guó)家糧食儲(chǔ)備不足的時(shí)候，很容易導(dǎo)致糧價(jià)上漲，從而影響整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)。因此， 對(duì)關(guān)系國(guó)計(jì)民生的這個(gè)特殊農(nóng)產(chǎn)

4、品，我們不得不慎重對(duì)待。因此，分析糧食產(chǎn)量 波動(dòng)的原因，并據(jù)此提出相應(yīng)的對(duì)策，對(duì)保障糧食生產(chǎn)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，具有重要 意義。、多元線性回歸模型的基假設(shè)（1） 解釋變量x1,x2,x3,xp 是確定性變量，不是隨機(jī)變量，且要求rank（k）=p+Kn， 表明設(shè)計(jì)矩陣X中的自變量列之間不相關(guān)，樣本量的個(gè)數(shù)大于解釋變量的個(gè)數(shù)，X是一滿秩矩陣。（2）隨機(jī)誤差項(xiàng)具有零均值和等方差，即：rEGi ）=0,i =1,2,n771 1 Pgrenm*Pgrenm* 疲哇1 1-1E9-1E95454廣.SQE*.SQE*-D11-D11797*797*.血顯善哇（單側(cè)J J曲5 5GoeGoeDCDDCD.00

5、2.002.000.000DOODOON N212121212121：1 12121212121213131P P esrsoresrsor a=ra=r-.ItQ-.ItQ1 1.1.1曲-.1f1-.1f1mo-135-135-.203-.203顯會(huì)圭坤側(cè)）.232.232J306J306衛(wèi)7 7.140.140.230.230.107.107.145.145忖212121212121；12121212121V2P P rcontarconta 天咗.139.1391 1.66C.66C.382.382S S普哇再側(cè)J J.006.006.306.306.DC1.DC1.anOU.302.

6、302.003.003忖212121212121：1 121A A2121212133P P sarsorsarsor相關(guān)咗.癒.151.1511.弓3肘師廣尿?qū)嶏@著哇（卑側(cè)；.000.000.357.357.001.001.000.000043043JOOJOO加0 0忖2121212121：1 121212121212121*4*4卩earsoriearsori相關(guān)咗.592.592.090.090,103,103.5231.095.095.3?.3?372372顯著1111 （卑凹J J.0C2.0C2總4949.013.013.DC6.DC63434：.047.047040040212

7、12121：1 121212 2 21212121KSP P edrsuredrsur相關(guān)*生-.011-.011-135-135遜-.3-.3& &55.QS5.QS51 1-.510-.51053f53fffi若性（單側(cè)J J.461.461.沏.044.044.M3.M3.342.342joejoe.007.007212121212121；1 121212121212121jiCjiCPH恥unun相豹生.茁嚴(yán)站3 3.903.9033 3時(shí)*51*51 DD1 1.ggcT.ggcT顯若性（單側(cè)）.000.000.10?.10?JO02JO02.DCD.047.047.003.003.

8、000.000N N212121212121212121212 2- -21212121V.TPedrsunjaPedrsunja 性TBCT-.243-.2435T3.9br.9br-53f-53f9309301顯著性厲側(cè)1 1.0C0.0C0.145.145JO03JO03.DCO.DCO.043.043.007.007JOOJOON N212121212121212121217171由相關(guān)系數(shù)矩陣表得如下矩陣: 相值=0.232; 0 =0.542偏小，P值=0.006; 3=0.896 , P值=0.000; 04 =0.592偏 小，P值=0.002； q =-0.011 偏小 P值

9、=0.481； ry-0.787偏小，P值=0.000；1-0000-001 5856-010-.00-0-10-01610001.00-05010-4640-00.10-08006955000.0.105004959-0-0-0-.00.1-GD-0313030-00.00-07. 1068938L0-00.00-0702 1589當(dāng)ryi57 =0.780偏小，P值=0.000。x1谷物零售價(jià)格指數(shù)、x2受災(zāi)面積，x3化肥施用量，x4鄉(xiāng)村農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)，x5谷物作物播種面積，x6農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力， x7農(nóng)村用電量，說明x1谷物零售價(jià)格指數(shù)、x2受災(zāi)面積，x3化肥施用量，x4 鄉(xiāng)村農(nóng)林牧

10、漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)，x5谷物作物播種面積，x6農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力，x7農(nóng) 村用電量對(duì)谷物產(chǎn)量無(wú)顯著影響。自變量之間可能存在多重共線性，SPS軟件同時(shí)可以計(jì)算出相關(guān)系數(shù)顯著性單側(cè)和雙側(cè)檢驗(yàn)的P值。4.3回歸方程的顯著性檢驗(yàn)F檢驗(yàn)表 4-44-4 AnovaAnovab b模型平方和df均方FSig.1回歸3.953E875.647E768.795.000a殘差1.067E713820915.240總計(jì)4.060E820a.預(yù)測(cè)變量：（常量）,x7, x1, x4, x2, x5, x6, x3bb.因變量：yP =0.000 co.os，拒絕原假設(shè)，即作出7個(gè)自變量整體對(duì)因變量y顯著影響x1對(duì)應(yīng)的t值=

11、-1.224t，對(duì)應(yīng)的口口直=0.243 A 0.05 ； x2對(duì)應(yīng)的t值=-2.765t，對(duì)應(yīng)的 卩卩值=0.016V0.05 ； x3對(duì)應(yīng)的t值=6.354t，對(duì)應(yīng)的卩卩值=0.0000.05 ; x5對(duì)應(yīng)的t值=0.228t，對(duì)應(yīng)的 卩卩值=0.823 0.05 ； x6對(duì)應(yīng)的t值=0.926t，對(duì)應(yīng)的卩卩值=0.371 0.05 ； x7對(duì)應(yīng)的 t值=-3.970t，對(duì)應(yīng)的卩卩值=0.002 C 0.05，所以x1、x4、x5、x6對(duì)y沒有顯著影響, 只有x2、x3、x7通過系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。回歸系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)的，將 用逐步回歸法重新建立回歸方程。4.4利用逐步回歸法進(jìn)行修正4

12、-54-5模型匯總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差1.896a.803.7932050.32352d d2.966b.934.9271220.785253.974c.949.9401103.98755a.預(yù)測(cè)變量：（常量）,X3。b.預(yù)測(cè)變量：（常量）,x3, x5。c.預(yù)測(cè)變量：（常量）,x3, x5, x7。b.預(yù)測(cè)變量：（常量）,x3, x5。c.預(yù)測(cè)變量：（常量）,x3, x5, x7。d.因變量：ya a4-74-7系數(shù)非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)模型B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版tSig.1（常量）31827.7961437.03722.148.000 x34.057.461.8968.808.0002

13、（常量）-45087.99412920.482-3.490.003x34.738.2971.04715.950.000 x5.675.113.3925.966.0003（常量）-25062.60114716.130-1.703.107x37.3311.1891.6206.165.000 x5.468.138.2723.401.003x7-3.6131.614-.641-2.238.039a.因變量：y模型平方和df均方FSig.1回歸3.261E813.261E877.577.000a殘差7.987E7194203826.532總計(jì)4.060E8202回歸3.792E821.896E8127.

14、210b.000殘差2.683E7181490316.627總計(jì)4.060E8203回歸3.853E831.284E8105.371.000c殘差2.072E7171218788.516總計(jì)4.060E820a.預(yù)測(cè)變量：（常量）,x3。4-64-6 AnovaAnova從表 輸出結(jié)果看到，逐步回歸的最優(yōu)子集為模型3,回歸方程為:x5、x7保持不變時(shí)，x3每增加一 x5每增加一個(gè)百分點(diǎn)，每萬(wàn)噸谷 每萬(wàn)噸谷物產(chǎn)量平均減少3.6137 = 25.62.601 + 7.331x3 + 0.468x5 - 3.613x7由回歸方程可以看出，對(duì)谷物產(chǎn)量有顯著性影響的是x3化肥施用量、x5谷物作物播種面積

15、、x7農(nóng)村用電量，回歸方程中2個(gè)自變量的系數(shù)為正、1個(gè)系數(shù)為負(fù)，即化肥施用量和谷物作物播種面積越大，每 萬(wàn)噸谷物產(chǎn)量越大；農(nóng)村用電量越大，每萬(wàn)噸谷物產(chǎn)量越小。具體說，在 個(gè)百分點(diǎn)，每萬(wàn)噸谷物產(chǎn)量平均增加7.331萬(wàn)噸，在X3、x7保持不變時(shí)，物產(chǎn)量平均增加0.468萬(wàn)噸，在x3、x5保持不變時(shí)，x7每增加一個(gè)百分點(diǎn)， 萬(wàn)噸。4.5 DW檢驗(yàn)法4-84-8殘差統(tǒng)計(jì)量a a極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)偏差N預(yù)測(cè)值37091.835950786.394543855.80954389.0430421殘差-2284.964601848.82971.000001017.8262321標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)值-1.5411.57

16、9.0001.00021標(biāo)準(zhǔn)殘差-2.0701.675.000.92221a.因變量：y模型匯總d d更改統(tǒng)計(jì)量模型R方更改F更改df1df2Sig. F更改Durbin-Watson1.80377.577119.0002.13135.594118.0003.0155.010117.0391.995d.因變量：y由上表 4-2 可得，DW=1.995, dL =0.83,du =1.96 , 4-du =2.04，4-d3.17，du DW 4-du，所以誤差項(xiàng)之間不存在自相關(guān)。五、結(jié)果分析我們進(jìn)行了一系列的檢驗(yàn)和修正后的結(jié)果如下:7 = -25.62.601 + 7.331x3 + 0.46

17、8x5 - 3.613x7R2 =0.015, DW=1.995, F =5.010從模型中可以看出：x1、x2、x4、x6不符合經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)，因?yàn)樵趯?shí)際上，谷物產(chǎn)量是隨著x1谷物零售價(jià)格指數(shù)的增長(zhǎng)而增加；谷物產(chǎn)量是隨著x2受災(zāi)面積增廣而減少，谷物產(chǎn)量是隨著x4鄉(xiāng)村農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)增加而增加，谷物產(chǎn)量是隨著x6農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力增加而減少，所以最新的模型的剔除了這4個(gè)在原模型 的解釋變量。新的模型表明：化肥施用量每增加 1萬(wàn)噸，谷物產(chǎn)量提高7.331萬(wàn)噸；x5 谷物作物播種面積增廣一個(gè)單位，谷物產(chǎn)量提高 0.468萬(wàn)噸；x7農(nóng)村用電量 增加一個(gè)單位，谷物產(chǎn)量就會(huì)減少 3.613萬(wàn)噸可見，化肥

18、使用量是影響谷物產(chǎn)量的顯著性因素。但從經(jīng)濟(jì)意義上來說，施 肥過度反而會(huì)導(dǎo)致谷物死亡，從而減產(chǎn)。所以我們的模型所反映的經(jīng)濟(jì)意義不能包括現(xiàn)實(shí)中的每一種情況。1、2、3、4、六、建議我們知道農(nóng)業(yè)是一個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，谷物生產(chǎn)是關(guān)系到一個(gè)國(guó)家生存與發(fā) 展的一個(gè)永恒的主題，再加上我國(guó)的人口龐大的基本國(guó)情， 告訴我們。谷物產(chǎn)量 對(duì)我國(guó)具有特別的意義和重要性。因而谷物產(chǎn)量生產(chǎn)關(guān)系到我們上至國(guó)家，下至 人民的一件大事，每個(gè)人都應(yīng)該促進(jìn)和穩(wěn)定谷物產(chǎn)量提高上做出努力，而政府在 此當(dāng)中的則是起著關(guān)鍵性的作用。在此，我們建立的模型的基礎(chǔ)上，就谷物產(chǎn)量的提高，提出了一些可供參考曰.量的政策。1、 通過模型和上面的分析可

19、以看出，谷物播種面積對(duì)產(chǎn)量提高有著重要的作用， 所以我們應(yīng)該在合理的基礎(chǔ)上有目的的，有規(guī)劃的提高耕地面積。2、化肥使用量雖然對(duì)谷物增產(chǎn)有著積極作用，但物極必反，過度使用化肥必然 在很大程度上降低土地肥力，抑制谷物的生產(chǎn)。所以在合理控制化肥量的同時(shí)，也要加大對(duì)化肥質(zhì)的提高?？傊?，任何措施辦法都應(yīng)該在順應(yīng)自然的基礎(chǔ)上， 我們要保證谷物的穩(wěn)定增 長(zhǎng)，就一定要注意走谷物生產(chǎn)的課持續(xù)發(fā)展之路。七、參考文獻(xiàn)1何曉群，劉文卿.應(yīng)用回歸分析M.中國(guó)人民大學(xué)出版社，2015.3 茆詩(shī)松，程依明.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程M.高等教育出版社,2011.2九、附錄y35450.0038727.50 x1110.2099.

20、90 x23313.303471.30 x31513.401659.80 x431152.7031645.10 x5113462.00114047.00 x616614.2019497.20 x7396.90435.2040730.5099.803188.701739.8031685.00112884.0020912.50464.0037910.80110.904436.501775.8030351.50108845.0022950.00508.9039151.20109.304713.501930.6030467.90110933.0024836.00586.7040473.30106.20

21、4208.601999.3030870.00111268.0026575.00658.8039408.00114.105087.402141.5031455.70110123.0028067.00712.0040754.90121.304699.102357.1032440.50112205.0028707.00790.5044624.3095.203847.402590.3033336.40113466.0029388.00884.5043529.30108.605547.202805.1034186.30112314.0030308.40963.2044265.80124.305133.3

22、02930.2034037.00110560.0031816.601106.9045648.80127.704882.903151.9033258.20110509.0033802.501244.9044510.10148.705504.303317.9032690.30109544.0036118.101473.9046661.80134.404582.103593.7032334.50110060.0038546.901655.7050453.50107.504698.903827.9032260.40112548.0042015.601812.7049417.1092.105342.90

23、3980.7032677.90112912.0045207.701980.1051229.5096.905014.504083.7032626.40113787.0048996.102042.2050838.6096.404998.104124.3032911.80113161.0052573.602173.2046217.5090.105468.804146.4032797.50108463.0055172.102421.3045263.70101.505221.504253.8032451.00106080.0057929.902610.8045705.8098.604711.904339

24、.4031990.60103891.0060386.502993.40RES_1ZRE_1RES_2ZRE_2RES_ 3ZRE_3-2284.96469-2.06974-2284.96469-2.06974-2284.964692.06974-216.36815-.19599-216.36815-.19599-216.36815-.195991848.829661.674681848.829661.674681848.829661.67468818.96416.74182818.96416.74182818.96416.74182227.71623.20627227.71623.206272

25、27.71623.206271149.770621.041471149.770621.041471149.770621.04147-229.61509-.20799-229.61509-.20799-229.61509-.20799-1154.77540-1.04600-1154.77540-1.04600-1154.77540-1.04600754.02399.68300754.02399.68300754.02399.68300-1091.90979-.98906-1091.90979-.98906-1091.90979-.9890668.07069.0616668.07069.0616668.07069.06166348.19429.31540348.19429.31540348.19429.31540-728.17892-.65959-728.17892-.65959-728.17892-.65959-183.26470-.16600-183.26470-.16600-183.26470-.166001293.5