北航數(shù)理統(tǒng)計回歸分析大作業(yè)

1、藪北京航堂就太大拳 /BEIHANGUNIVERSITY 數(shù)理統(tǒng)計 （課程大作業(yè)1） 逐步回歸分析 學(xué)院：機械工程學(xué)院 專業(yè)：材料加工工程 日期：2014 年 12 月 7 日摘要：本文介紹多元線性回歸分析方法以及逐步回歸法，然后結(jié)合實際，以我國 1995-2012年的財政收入為因變量，選取了8個可能的影響因素，選用逐步回歸 法對各影響因素進行了篩選分析，最終確定了其“最優(yōu)”回歸方程。 關(guān)鍵字：多元線性回歸逐步回歸法財政收入SPSS 1 引言 自然界中任何事物都是普遍聯(lián)系的，客觀事物之間往往都存在著某種程度的關(guān)聯(lián)關(guān)系。為了研究變量之間的相關(guān)關(guān)系，人們常用回歸分析的方法，而回歸分析是數(shù)理統(tǒng)計中一

2、種常用方法。數(shù)理統(tǒng)計作為一種實用有效的工具，廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟的各個方面，在解決實際問題中發(fā)揮了巨大的作用，是一種理論聯(lián)系實踐、指導(dǎo)實踐的科學(xué)方法。 財政收入，是指政府為履行其職能、實施公共政策和提供公共物品與服務(wù)需要而籌集的一切資金的總和。財政收入表現(xiàn)為政府部門在一定時期內(nèi)(一般為一個財政年度)所取得的貨幣收入。財政收入是衡量一國政府財力的重要指標，政 府在社會經(jīng)濟活動中提供公共物品和服務(wù)的范圍和數(shù)量，在很大程度上決定于財 政收入的充裕狀況。 本文將以回歸分析為方法，運用數(shù)理統(tǒng)計工具探求財政收入與各種統(tǒng)計指標之間的關(guān)系，總結(jié)主要影響因素，并對其作用、前景進行分析和展望。 2 多元線性回歸 2

3、.1多元線性回歸簡介 在實際問題中，某一因素的變化往往受到許多因素的影響，多元回歸分析的任務(wù)就是要找出這些因素之間的某種聯(lián)系。由于許多非線性的情形都可以通過變 換轉(zhuǎn)化為線性回歸來處理，因此，一般的實際問題都是基于多元線性回歸問題進行處理的。對多元線性回歸模型簡要介紹如下： 如果隨機變量y與m(m22)個普通變量”?2Xm有關(guān)，且滿足關(guān)系式： y=：0,桂：mXm.； E名=0,D名=仃2(2.1) 其中，432Pm產(chǎn)2是與X1,X2Xm無關(guān)的未知參數(shù)，齒是不可觀測的 隨機變量，N(0產(chǎn) IN)。 式（2.1）為m元理論線性回歸模型，其中P。，再，比Pm為回歸系數(shù), Xi,X2Xm為回歸因子或設(shè)

4、計因子。Pi（i=1,2，m）實際上反映了因子 Xi（i=1,2,，m）對觀測值y的作用，因此也稱由（i=1,2，m）為因子 X(i=1,2,，m)的效應(yīng) 通過對回歸系數(shù)由（i=1,2，m）進行最小二乘估計后，可以得到m元經(jīng)驗回歸方程為： ?=?0ZX?2乂2?mXm （2.（2） 也稱式（2.2）為m元線性回歸方程。咒為回歸常數(shù)，也稱回歸系數(shù)，凡因2著稱為回歸系數(shù)。 2.2逐步回歸法 在多元線性回歸分析中，由于有多個自變量，回歸自變量的選擇成為建立回歸模型的重要問題。通常，一方面，為獲取全面信息總希望模型中包括的自變量盡可能多；另一方面，考慮到獲取很多自變量的觀測值的費用和實際困難，則希 望

5、模型中包含盡可能少而且重要的變量。因此，人們常根據(jù)某種規(guī)則對自變量進 行篩選。本次選用的方法是逐步回歸法。 1）回歸效果的顯著性檢驗 y與變量X1,X2Xm線性相關(guān)的密切程度可以用回歸平方和U在總平方和Lyy R2=土為樣本決定系數(shù)。在多元線性回歸的實際應(yīng)用中，用復(fù)相關(guān)系數(shù)來表示Lyy 回歸方程對原有數(shù)據(jù)擬合程度的好壞。顯然0MR21,其越接近1,回歸方程擬合程度越高。 2）偏F檢驗 檢驗?zāi)硞€自變量對y的影響是否顯著的正規(guī)方法是偏F檢驗。 設(shè)原回歸方程（全模型）為： 尸?0?X1號X2彳Xy彳XN1X1%Xm 去掉變量 Xi后的新回歸方程(減模型)為: ?二3ZxiZx2?iXi彳Xi1,?m

6、Xm 全模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方為R2,減模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方為R2,定義 R：=R2-R2o若AR；幾乎為零，則說明x對y沒有顯著影響，反之則表示x對y有其它變量不可替代的顯著影響。 中所占的比例來衡量。稱 檢驗假設(shè)： H0:R2=0;H1:.R：:0 當H。為真時，檢驗統(tǒng)計量為 lRi2?：八 Fi=2=-F(1,n-m-1) (1-R2)/(n-m-1)S2 對于給定顯著性水平a,由樣本計算出Fi的值， 若Fi之Fi也(1,n-m-1),則拒絕H。，說明x對y有顯著影響，應(yīng)在減模型中引入自變量x;反之則應(yīng)剔除x,使之成為減模型。 偏F檢驗通常被用作變量篩選的依據(jù)。 逐步回歸法中就是對各變

7、量采用偏F法進行檢驗的。 3)逐步回歸法的步驟 逐步回歸法的基本思想是：將變量逐個引入，引入條件是該變量的偏F檢驗是顯著的。同時，每引入一個新變量后又對老變量逐個檢驗，將變得不顯著的變量從回歸模型中剔除。 具體步驟如下： 1、對m個自變量分別與y建立回歸模型夕=f?，十片0)為，對它們分別計算 E,得Fi中最大的那個值，比如口 (I)如果 F1F 進，則計算結(jié)束，即 y 與所有自變量均線性無關(guān)； (H)如果 FL1之 F 進，則引入 XL1,建立回歸方程 夕川1)+甲 Xi(2 2、建立y與自變量子集xL1,Xi（i#Li）的二元回歸模型 (2.4) 以式（2.4）為全模型，式（2.3）為減模

8、型求Fi值，并取得Fi中最大的那個值，比 如說 FL2。 （1如果 FLlr wMitn- （8） （1）財政收入與國內(nèi)生產(chǎn)總值散點圖；（2）財政收入與人口數(shù)散點圖； （3）財政收入與能源生產(chǎn)總量；（4）財政收入與農(nóng)作物總播種面積散點圖； （5）財政收入與貨運量散點圖；（6）財政收入與出口總額散點圖； （7）財政收入與進口總額散點圖；（8）財政收入與建筑業(yè)總產(chǎn)值散點圖 圖 1 財政收入與各種因素散點圖 由于多元逐步回歸分析方法是一種多元線性回歸方法，指標變量若呈非線性關(guān)系則會影響模型精度。所以首先判斷因變量和自變量是否存在非線性關(guān)系。從 圖1可以看出，人口數(shù)X2與財政收入Y之間大致呈指數(shù)關(guān)系，

9、而農(nóng)作物總播種面積X4與財政收入Y之間的線性關(guān)系很不顯著，都是可以首先剔除的變量。其余變量錯誤！未找到引用源。都與財政收入Y具有線性作用且正相關(guān)，需要通過逐步分析方法進行進一步的顯著性判斷。 線性回歸的結(jié)果及分析 利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立回歸模型，用SPSS軟件的線性回歸分析功能，得到以下數(shù)據(jù)。由表3可以看出貨運量、國內(nèi)生產(chǎn)總值和能源生產(chǎn)總量這三個自變量經(jīng)過逐步回歸過程被選擇進入了回歸方程。被選擇的判據(jù)是變量進入回歸方程的F 的概率不大于0.05,被剔除的判據(jù)是變量進入回歸方程的F的概率不小于0.10。lgMOXiTr Kixciaxoj 跡總翻 rojjnivr- SfiHHsuxa7HKU00iK

10、HCOUiI包時弧 望就業(yè)總產(chǎn)越 表 3 輸入/移去的變量 模型 輸入的變量 移去的變量 方法 1 貨運量（萬噸 步進（準則： F-to-enter 的概率=.100）。 2 國內(nèi)生產(chǎn)總值 （億元） 步進（準則： F-to-enter 的概率=.100）。 3 能源生產(chǎn)總量 （萬噸） 步進（準則： F-to-enter 的概率=.100）。 a.因變量：財政收入 表4顯示三個模型的擬合情況，模型3的復(fù)相關(guān)系數(shù)R=1.000,可決系數(shù) R2=0.999,調(diào)整可決系數(shù)為0.999,估計值的標準差為916.74710,可見模型3的擬合度較高。 表 4 模型匯總 模型 R R2 調(diào)整 R2 標準估計的

11、誤差 1 .999a .998 .998 1615.37929 2 1.000b .999 .999 1163.51991 3 1.000c .999 .999 916.74710 a.預(yù)測變量：（常量），貨運量（萬噸） b.預(yù)測變量：（常量），貨運量（萬噸）,國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元） c.預(yù)測變量：（常量），貨運量（萬噸）,國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元），能源生產(chǎn)總量（萬噸） d.因變量：財政收入（億元） 從表5中看出方差分析結(jié)果可以看出，三個模型的F值檢驗Sig值遠小于0.01,可見，最終模型的整體線性關(guān)系是成立的。 表 5ANOVAd 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回歸 2.044E10

12、 1 2.044E10 7832.197 .000a 殘差 41751204.003 16 2609450.250 總計 2.048E10 17 2 回歸 2.046E10 2 1.023E10 7556.322 .000b 殘差 20306678.791 15 1353778.586 總計 2.048E10 17 3 回歸 2.047E10 3 6.823E9 8117.999 .000c 殘差 11765953.531 14 840425.252 總計 2.048E10. 17 a.預(yù)測變量：（常量）,貨運量（萬噸） b.預(yù)測變量：（常量），貨運量（萬噸）,國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元） c.預(yù)測變

13、量：（常量），貨運量（萬噸）,國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元），能源生產(chǎn)總量（萬噸）d.因變量：財政收入（億元） 如表6所示，包含的是進入模型的變量，主要描述模型的參數(shù)估計值，以及每個變量的系數(shù)估計值的顯著性檢驗和共線性檢驗。結(jié)果模型中所有變量系數(shù)的 t檢驗Sig值都接近或小于0.01,說明這些系數(shù)都顯著的不為0,因此，最終的回歸方程應(yīng)當包含貨運量、國內(nèi)生產(chǎn)總值和能源生產(chǎn)總量這三個自變量，且方程擬和效果很好。 表 6 系數(shù) 模型 非標準化系數(shù) 標準系數(shù) t Sig. B 標準誤差 試用版 1 （常量） -39148.932 958.303 -40.852 .000 貨運量（萬噸） .038 .000 .9

14、99 88.500 .000 2 （常量） -26904.767 3152.897 -8.533 .000 貨運量（萬噸） .022 .004 .568 5.233 .000 國內(nèi)生產(chǎn)總值 （億元） .103 .026 .432 3.980 .001 3 （常量） -15515.418 4351.514 -3.566 .003 貨運量（萬噸） .015 .004 .385 3.731 .002. 國內(nèi)生產(chǎn)總值 （億元） .176 .031 .737 5.744 .000 能源生產(chǎn)總量 （萬噸） -.060 .019 -.124 -3.188 .007 表 6 系數(shù) 模型 非標準化系數(shù) 標準系數(shù)

15、 t Sig. B 標準誤差 試用版 1 （常量） -39148.932 958.303 -40.852 .000 貨運量（萬噸） .038 .000 .999 88.500 .000 2 （常量） -26904.767 3152.897 -8.533 .000 貨運量（萬噸） .022 .004 .568 5.233 .000 國內(nèi)生產(chǎn)總值 （億元） .103 .026 .432 3.980 .001 3 （常量） -15515.418 4351.514 -3.566 .003 貨運量（萬噸） .015 .004 .385 3.731 .002 國內(nèi)生產(chǎn)總值 （億元） .176 .031 .

16、737 5.744 .000 能源生產(chǎn)總量 （萬噸） -.060 .019 -.124 -3.188 .007 a.因變量：財政收入（億元） 如表7所示，給出的是所有未進入最終模型的變量檢驗信息，由t檢驗的Sig 值都大于0.1,這些變量對模型的貢獻都不明顯，所以它們都不包含在最終方程中。 表 7 排除的變量 Model BetaIn t Sig. 偏相關(guān) 共線性統(tǒng)計量 容差 1 國內(nèi)生產(chǎn)總值 （億元） .432a 3.980 .001 .717 .006 能源生產(chǎn)總量 （萬噸） .043a .926 .369 .233 .061 出口總額（億元） .066a 1.929 .073 .446

17、.092 進口總額（億 元） .076a 1.828 .088 .427 .064 建筑業(yè)總產(chǎn)值 （億元） -.051a -.195 .848 -.050 .002 2 能源生產(chǎn)總量 （萬噸） -.124b -3.188 .007 -.649 .027 出口總額（億 元） -.049b -1.117 .283 -.286 .034 進口總額（億 元） -.037b -.779 .449 -.204 .030 建筑業(yè)總產(chǎn)值 （億元） .319b 1.660 .119 .406 .002 3 出口總額（億元） .073c 1.478 .163 .379 .016 進口總額（億 元） .101c 2

18、.111 .055 .505 .014 建筑業(yè)總產(chǎn)值 （億元） .188c 1.142 .274 .302 .001 a模型中的預(yù)測變量：（常量），貨運量（萬噸） b.模型中的預(yù)測變量：（常量），貨運量（萬噸）,國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元） c 模型中的預(yù)測變量：（常量），貨運量（萬噸），國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元），能源生產(chǎn)總量（萬噸）d.因變量：財政收入 表 8 殘差統(tǒng)計量 極小值 極大值 均值 標準偏差 N 預(yù)測值 5652.1587 116279.0000 38679.2983 34698.46056 18 殘差 -1919.03113 1378.36218 .00000 831.93444 18 標

19、準預(yù)測值 -.952 2.236 .000 1.000 18 標準殘差 -2.093 1.504 .000 .907 18 a.因變量：財政收入（億元） 43N A Au3b u3b u_u_ Histogram 標準化殘差的P-P圖通過比較樣本殘差分布與假設(shè)的正態(tài)分布是否相同來檢 驗殘差是否符合正態(tài)分布，所有殘差點都分布在對角的直線附近，說明殘差的正態(tài)性假設(shè)基本成立。 NormalP-PPlotofRegressionStandardizedResidual DependentVariable:財政收入 心07 0 Z2012/O2011 1.0 qoqod 30p0K*dxd 30p0K*

20、dx山 19 1006 20i 2000 1997 o.o 2002 oo 2Q0S 011995 /20090 rIT-r 0.00.2Q,40.60.B1,0 ObservedCumProb 圖3標準P-P圖 60000.00 年份 O1自 由sL1906 1997Oigsa 1999O2000 2001 2002口2003O2004 .?2QD5 200502007 200602009:2010O2011 2012 QOQQO1oaooo3 口口 QQQ StandardizedResidual 從圖4的的財政收入與其標準化殘差散點圖中可以看到，所有觀測量隨機地落 在垂直圍繞i2的范圍內(nèi)，預(yù)測值與標準化殘差值之間沒有明顯的關(guān)系，所以回歸方程應(yīng)該滿足線性關(guān)系與方差齊性的假設(shè)且擬和效果較好。 最優(yōu)回歸方程 由以上多元回歸分析可得各個分量的影響關(guān)系，從而得出最優(yōu)”方程為： Y=-15515.418+0.176X1-0.060X3+0.015X5 其中R2=0.999,F=8117.999 X1代表國內(nèi)生產(chǎn)總值，X3代表能源生產(chǎn)總量，X5代表貨運量 代入2011年數(shù)據(jù)，可得 Y2011=-15515.418+0.176473