糧食總產(chǎn)量的影響因素分析-應(yīng)用回歸分析本科生課程論-文庫吧
2024-12-24 10:38 本頁面
【正文】 )、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力 (X4)、有效灌溉面積 (X5)，對我國 1990年到 2022年的糧食總產(chǎn)量 (Y)進(jìn)行分析，并利用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法對所建立模型進(jìn)行定量分析，研究各影響因素的影響程度。 (數(shù)據(jù)見附錄 )。 三、 回歸模型建立 首先，根據(jù) 1990 年 — 2022年的相關(guān)數(shù)據(jù)利用 SPSS軟件分析和估計模型的參數(shù)，得到序列 Y、 X X X X X5的矩陣 圖。 3 可以看出，糧食產(chǎn)量及各影響因素的差異明顯，其變動的方向基本相同，相互間可能具有一定的相關(guān)性，將模型設(shè)定為線性回歸模型形式： Y=β 0+β 1X1+β 2X2+β 3X3+β 4X4+β 5X5+μ 估計參數(shù) 利用 SPSS對上述數(shù)據(jù) 作 線性 回歸分析，估計模型參數(shù)，輸出結(jié)果 21如下 。 輸出結(jié)果 21 系數(shù) a 模型 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)系數(shù) t Sig. 共線性統(tǒng)計量 B 標(biāo)準(zhǔn) 誤差 試用版 容差 VIF 1 (常量 ) .000 X1 .571 .041 .550 .000 .513 X2 .680 .000 .027 X3 .029 .000 .749 X4 .028 .011 .047 X5 .123 .201 .134 .612 .548 .017 a. 因變量 : Y 模型匯總 b 模型 R R 方 調(diào)整 R 方 標(biāo)準(zhǔn) 估計的誤差 更改統(tǒng)計量 DurbinWatson R 方更改 F 更改 df1 df2 Sig. F 更改 1 .993a .985 .981 .985 5 18 .000 a. 預(yù)測變量 : (常量 ), X5, X3, X1, X4, X2。 b. 因變量 : Y Anovaa 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回歸 5 .000b 殘差 18 總計 23 a. 因變量 : Y b. 預(yù)測變量 : (常量 ), X5, X3, X1, X4, X2。 4 （ 1）根據(jù)輸出結(jié)果可以得出 ，模型估計 的結(jié)果寫為 Y=+++ () () () () () () t=() () () () () () R2 = R 2 = F= DW= （ 2）復(fù)相關(guān) R=，決定系數(shù) R178。=，由決定系數(shù)看，回歸方程高度顯著。 （ 3）由方差分析表可以得出， F=， P 值 =，表明回歸方程高度顯著，說明 X X X X X5整體上對 Y有高度顯著地線性影響。 四、模型檢驗 經(jīng)濟(jì)意義檢驗 從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上來說，我國糧食產(chǎn)量 Y與糧食播種面積 X農(nóng)業(yè)化肥使用量X農(nóng)用機(jī)械總動力 X有效灌溉面積 X5成正相關(guān)，與成災(zāi)面積 X3 成負(fù)相關(guān)。但回歸求得的函數(shù)關(guān)系中 糧食產(chǎn)量 Y與 農(nóng)用機(jī)械總動力 X4成負(fù)相關(guān)，符號 不符合經(jīng)濟(jì)意義。 統(tǒng)計檢驗 （ 1）擬合度檢驗。 由回歸結(jié)果表明， R 2和調(diào)整 R 2的值
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