【正文】 在點(diǎn) )( 1 ?? txxx ? 點(diǎn)上的預(yù)測(cè)值為 ppp xy ?? 在選模型中參數(shù) 2,?? 的估計(jì)： 121()1 [ ( ) ]()p p p pp p p p ppX X X YY I X X X X Yn R X???????????? 在 ? ????????? ? ),(),()( 11 tppqp xxxxxxx ?? 上的預(yù)測(cè)值為 ppp xy ?~~ ?? 在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，統(tǒng)計(jì)學(xué)廣泛吸收和融合相關(guān)學(xué)科的新理論，不斷開發(fā)應(yīng)用新技術(shù)和新方法，深化和豐富了統(tǒng)計(jì)學(xué)傳統(tǒng)領(lǐng)域的理論與方法，并拓展了新的領(lǐng)域。 自變量的選擇可以看成是這樣的兩個(gè)問題，一是究竟是用全模型還是用選模型，二是若用選模型，則究竟應(yīng)包含多少變量最適合。通過對(duì)數(shù)據(jù)的選取，以及軟件的操作方法來告知讀者如何在 SPSS 的操 作中變量選取的原則、要求和方法。 隨著我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的日趨完善，不管 是在宏觀經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)調(diào)控領(lǐng)域還是在微觀的企業(yè)管理領(lǐng)域中，人們必須準(zhǔn)確及時(shí)的獲得經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的各類信息 才能得到 高效的監(jiān)控和科學(xué)的管理 。 通過 SPSS 軟件 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法進(jìn)行 總結(jié) ，找出 SPSS 對(duì)于數(shù)據(jù)處理和分析的 優(yōu) 缺 點(diǎn)，最后得在 對(duì)變量的選取和軟件的操作 提出建議。 畢 業(yè) 論 文 題 目 多元回歸分析 中的變量選取 —— SPSS的應(yīng)用 1 多元回歸分析中的變量選取 —— SPSS 的應(yīng)用 摘要 本文不僅對(duì)于復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)計(jì)算通過常用的計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件 SPSS 來實(shí)現(xiàn)，同時(shí)通過對(duì) 兩組數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，來研究統(tǒng)計(jì)學(xué)中多元回歸分析中的變量選取， 讓大家對(duì)統(tǒng)計(jì)中的多元回歸 數(shù)據(jù)的選取和操作方法有更深層次的了解。 關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)學(xué) SPSS 變量的選取 多元回歸分析 Abstract In this paper, not only for plex statistical calculations done by the monly used puter application software of SPSS, through the empirical analysis of the two groups of data at the same time, to study the statistics of the variables in the multivariate regression analysis, let everybody to select multiple regression in statistical data and operation methods have a deeper understanding. Is a set of data for the future development trend of taobao transactions of research, a set of data for the research of our country39。 然而科學(xué)研究的深入，研究的對(duì)象也日益變得復(fù)雜，復(fù)雜系統(tǒng)的研究問題更是成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。 第一章 自變量的選擇 在多元線性回歸模型中，自變量的選擇實(shí)質(zhì)上就是模型的選擇。如果全模型為真，而我們用了選模型，這就表示在方程中丟掉了部分有用變量，相反，如果選模型為真，而我們選用了全模型，這就表示在方程中引入了一些無用變量，下面從參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè)兩個(gè)角度來看一看由于模型選擇不當(dāng)帶來的后果。今天的統(tǒng)計(jì)學(xué)已展現(xiàn)出強(qiáng)有力的生命力。通常，在做回歸分析時(shí)，人們根據(jù)所研究問題的目的，結(jié)合經(jīng)濟(jì)理論羅列出對(duì)因變量可能有影響的的一些因素作為自變量引進(jìn)回歸模型，其結(jié)果是把一些對(duì)因變量影響很小的，有些甚至沒有影響的自變量也選入 5 了回歸模型中，這樣一來，不但計(jì)算量變大，而且估計(jì)和預(yù)測(cè)的精度也會(huì)下降。 SPSS 軟件作為 當(dāng)今國(guó)際上運(yùn)用廣泛的統(tǒng)計(jì)分析軟件 ,因其具有自動(dòng)統(tǒng)計(jì)繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、易學(xué)易用、功能齊全等特點(diǎn) ,在各個(gè)領(lǐng)域得到了迅速普及 ,并成為各行業(yè)管理組織提高管理水平、形成科學(xué)決策的重要手段。并在新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)上 獲得淘寶網(wǎng)自 2020 年到 2020 年的淘寶交易額以及淘寶注冊(cè)人數(shù)的數(shù)據(jù)。 我國(guó)網(wǎng)絡(luò)普及度（ 2x ）是指我國(guó)近幾年網(wǎng)絡(luò)在我國(guó)普及的范圍，這一塊更好 的反映了網(wǎng)絡(luò)對(duì)居民網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的影響，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)是網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的必要條件。居民消費(fèi)水平是指居民在物質(zhì)產(chǎn)品和勞務(wù)的消費(fèi)過程中，對(duì)滿足人們生存、發(fā)展和享受需要方面所達(dá)到的程度。 原始數(shù)據(jù)如下： 由于數(shù)據(jù) 之間單位的 不同，為了消除量綱的影響，把數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行處理，得到如下標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)（所有取值保留了兩位小數(shù)）： 7 散點(diǎn)圖 對(duì) y 與各個(gè)變量作出散點(diǎn)圖 （ 1） 淘寶注冊(cè)人數(shù) 1x 與 y的相關(guān)性散點(diǎn)圖： （ 2） 網(wǎng)絡(luò)普及度與淘寶網(wǎng)交易總額的相關(guān)性檢驗(yàn)： （ 3） 我國(guó)居民消費(fèi)水平與淘寶交易的相關(guān)性檢驗(yàn)： 8 由以上三個(gè)散點(diǎn)圖可知， 其所有的點(diǎn)均落在了左上至右下的一條直線上，表明了數(shù)據(jù)之間存在顯著 相關(guān)關(guān)系。 y 與 2x 的相關(guān)系數(shù)為 0，表示呈一定的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的概率 P 值為 ，小于顯著性水平 ，說明淘寶交易額與我國(guó)網(wǎng)絡(luò)普及度之間相關(guān)性顯著。 （ 2）計(jì)算偏相關(guān)系數(shù) ：在多變量的情況下，變量之間的相關(guān)系數(shù)是相當(dāng)復(fù)雜的。 x3 y Correlation .894 Significance (2tailed) . .016 df 0 4 x1 Correlation .894 Significance (2tailed) .016 . df 4 0 解析：由上可知 ，淘寶注冊(cè)人數(shù)與淘寶交易額的偏相關(guān)系數(shù)為 。 x2 y Correlation .810 Significance (2tailed) . .051 df 0 4 x3 Correlation .810 Significance (2tailed) .051 . df 4 0 解析：由上可知， 我國(guó)居民消費(fèi)水平和淘寶交易額的偏相關(guān)系數(shù)為 。 x1 x2 Correlation .863 Significance (2tailed) . .002 df 0 4 x3 Correlation .863 Significance (2tailed) .002 . df 4 0 解析：由上可知，我國(guó)居民消費(fèi)水平和我國(guó)網(wǎng)絡(luò)普及度的偏相關(guān)系數(shù)為 。 但是其關(guān)系強(qiáng)度較 前者略低，所以經(jīng)過以上系數(shù)得到的偏相關(guān)系數(shù)可以看出，其相關(guān)程度較原關(guān)系的強(qiáng)度低，應(yīng)采用原數(shù)據(jù)的自變量和因變量。 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .050 x1 .636 .659 .016 x2 .043 x3 .879 .031 a. Dependent Variable: y 解析：由上圖可知，因變量 y與常數(shù)項(xiàng)和自變量 1x ， 2x ， 3x 的回歸的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為 ， ， ,。影響公式可以近似為： 321 1 3 8 2 9 . 7 0 9 xxxy ????? 即：淘寶注冊(cè)人數(shù)增加就可使得淘寶網(wǎng)的交易額增加。 14 第三章案例 分析 二 ：我國(guó) 財(cái)政收入 的研究 數(shù)據(jù)的來源及變量的 解釋 為研究我國(guó)財(cái)政收入 情況，為研究人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資，進(jìn)出口總額，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)財(cái)政收入 的影響 ， 通過中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局 下載 2020 年到 2020 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。 全社會(huì)固定資產(chǎn)投資 3x 是指以貨幣形式表現(xiàn)的在一定時(shí)期內(nèi)全社會(huì)建造和購(gòu)置固定資產(chǎn)的工作量以及與此有關(guān)的費(fèi)用的總稱。 財(cái)政收入 y指國(guó)家財(cái)政參與社會(huì)產(chǎn)品分配所取得的收入，是實(shí)現(xiàn)國(guó)家職能的財(cái)力保證。 （ 1）本案例中計(jì)算的是 因變量 y 與自變量 1x ， 2x ， 3x ， 4x 之間相關(guān)的密切程度。 y與 4x 的相關(guān)系數(shù)為 0，表示呈一定的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的概率 P 值為 ，小于顯著性水平 ，說明 我國(guó)的 進(jìn)出口總額與財(cái)政收入 之間相關(guān)性顯著。 x3 amp。 同理， 從以上的偏相關(guān)系數(shù)來看，如果 人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 、 全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、我國(guó)的 進(jìn)出口總額保持不變，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口與財(cái)政收入的偏相關(guān)系數(shù)為 ，其對(duì)應(yīng)的 P值檢驗(yàn)為 ， 經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口與財(cái)政收入 之間存在顯著相關(guān)， 當(dāng) 人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 、 經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口、 我國(guó)的 進(jìn)出口總額保持不變，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資與財(cái)政收入的偏相關(guān)系數(shù)為 ，其 P值檢驗(yàn)為 ,即全社會(huì)固定資產(chǎn)投資與財(cái)政收入之間存在顯著 相關(guān)， 當(dāng)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 、 經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資保持不變，我國(guó)的 進(jìn)出口 總額與財(cái)政收入的偏相關(guān)系數(shù)為 ，其 P值檢驗(yàn)為 , 我國(guó)的進(jìn)出口總額與財(cái)政收入的相關(guān)性不顯著。 4 個(gè)回歸系數(shù) 中可以看出 4x 的 顯著性水平 大 于 ， 即自變量 4x 對(duì)因變量 y的顯著性不明顯。所以需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸，剔除影響不顯著的變量。它實(shí)質(zhì)上就是多元線性回歸分析的基礎(chǔ)上派生出一種研究和建立最優(yōu)多元線性回歸方程的算法技巧。由上可以看出我國(guó)的進(jìn)出口總額 4x 被剔除。 解析：上表為回歸方程系數(shù)表，根據(jù)多元回歸模型： 443322110 xxxxy ????? ????? 通過 SPSS 作出的逐步回歸得到以上的結(jié)果，在統(tǒng)計(jì)顯著水平 ?? ，則