基于sas人口預(yù)期壽命影響因素分析報(bào)告(編輯修改稿)
2025-03-12 06:29 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 地區(qū)）的截面數(shù)據(jù)為分析對(duì)象。 (二 )影響因素的分析 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，有眾多因素會(huì)影響人均預(yù)期壽命。 經(jīng)濟(jì)因素 GDP 指標(biāo)是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的重要標(biāo)志，也是影響一個(gè)國(guó)家或地區(qū)人口預(yù)期壽命的基礎(chǔ)因素。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人均 GDP 呈現(xiàn)明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)，隨著人們收入水平的提高，人們對(duì)食物等方面的支出會(huì)隨之增加，這自然對(duì)提高預(yù)期壽命有重要作用。同時(shí)，隨著人均 GDP 的增加， 人們生活水平提高， 會(huì)減少對(duì)質(zhì)量差的低檔食物的需求，會(huì)增加對(duì)質(zhì)量合格的優(yōu)質(zhì)食品的消費(fèi)，這對(duì)改善人們的健康狀況、提高預(yù)期壽命有很大影響。 醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平 醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展能夠改善人口的健康狀況， 使人民免遭疾病的侵襲。自二戰(zhàn)以來(lái)，人口平均預(yù)期壽命迅速提高的重要原因之一就是一些國(guó)家進(jìn)口了廉價(jià)而先進(jìn)的醫(yī)療技術(shù)及藥品。解放后，中國(guó)衛(wèi)生事業(yè)迅速發(fā)展，成功地消滅或基本消滅了一些解放前嚴(yán)重威脅人民身體健康的烈性傳染病，如霍亂、鼠疫、天花等，使全國(guó)人民的健康狀況越來(lái)越好，特別是在廣大農(nóng)村，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的進(jìn)步有效地提高了農(nóng)村人口預(yù)期壽命。 因此，本文將 “ 人均 GDP” 、 “ 衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù) ” 、 “ 單位面積污染比 ” 三個(gè)因素作為模型的解釋變量。 7 三 、資料的收集 本文獲取了 31 個(gè)省市的資料，如下表 ： 變數(shù) 地區(qū) 人口預(yù)期壽命 （歲） Y 人均 GDP （萬(wàn)元） X1 衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù) （個(gè)） X2 單位面積污染比 X3 北京 70234 9734 18440 天津 63395 4238 河北 24583 80963 山西 20779 39917 內(nèi)蒙古 37287 22677 遼寧 34193 34729 吉林 25906 18543 黑龍江 21593 21825 上海 77205 4460 江蘇 43907 30571 浙江 44895 29549 安徽 16656 24799 福建 33106 26613 江西 15921 34005 山東 35893 63885 河南 21073 75722 湖北 22050 32790 湖南 19355 55200 廣東 39978 44314 廣西 16576 32355 海南 18760 4661 重慶 20219 16497 四川 17289 72914 貴州 9214 24707 云南 13687 22365 西藏 15294 4959 陜西 20497 33928 甘肅 12882 25299 青海 18346 5959 寧夏 19642 4149 新疆 19119 14244 數(shù)據(jù)源： （ 1）《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》 2021 年 （ 2）國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站 8 四、 資料分析： （一）描述統(tǒng)計(jì)量 data b。 input district $ y x1x3。 cards。 北京 70234 9734 18440 天津 63395 4238 河北 24583 80963 山西 20779 39917 內(nèi)蒙古 37287 22677 遼寧 34193 34729 吉林 25906 18543 黑龍江 21593 21825 上海 77205 4460 江蘇 43907 30571 浙江 44895 29549 安徽 16656 24799 福建 33106 26613 江西 15921 34005 山東 35893 63885 河南 21073 75722 湖北 22050 32790 湖南 19355 55200 廣東 39978 44314 廣西 16576 32355 海南 18760 4661 重慶 20219 16497 四川 17289 72914 貴州 9214 24707 云南 13687 22365 西藏 15294 4959 陜西 20497 33928 甘肅 12882 25299 青海 18346 5959 寧夏 19642 4149 新疆 19119 14244 9 。 proc means data=b maxdec=2 mean std max min range cv skewness。 /*利用 MEANS 過(guò)程計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)量 */ var y x1x3。 run。 圖 1 由圖 1可知，各人均預(yù)期壽命的樣本均值為 ，樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差為 ，樣本中人均預(yù)期壽命的最大值為 ，最小值為 ，斜度為 。 (二 )繪制散點(diǎn)圖 proc gplot data =b。/*對(duì)數(shù)據(jù)集 b繪制散點(diǎn)圖 */ plot y*x1。/*縱坐標(biāo)為 y,橫坐標(biāo)為 x1繪圖 */ plot y*x2。 /*縱坐標(biāo)為 y,橫坐標(biāo)為 x2繪圖 */ plot y*x3。 /*縱坐標(biāo)為 y,橫坐標(biāo)為 x3繪圖 */ symbol color=red i=jion v=star ci=blue。 /*繪圖的顏色為紅色，連直線，點(diǎn)符號(hào)為 *,聯(lián)機(jī)的顏色為藍(lán)色 */ run。 10 圖 2 由圖 2可知， x1與 y的線性關(guān)系，隨 x1的增加， y也在增加，所以認(rèn)為呈正相關(guān)關(guān)系。 圖 3 由圖 3可知， x2 與 y 的線性關(guān)系不太明顯，隨 x2 的增加， y趨于平穩(wěn) 。 11 圖 4 由圖 4可知， x3與 y的線性關(guān)系，隨 x3 的增加， y也在增加，所以認(rèn)為呈 正相關(guān)關(guān)系。 （三） 回歸分析 逐步回歸法 逐步回歸的基本思想是：首先在待選的 M個(gè)變量中選擇一個(gè)對(duì)因變量影響最大的自變量，這可以通過(guò)因變量與每一自變量進(jìn)行回歸得 到的 F值來(lái)判斷。 若最大的 F值在給定的顯著性水平下是顯著的，則該變量被選中，否則選元結(jié)束。 proc reg data=b。 /*利用 REG 過(guò)程進(jìn)行回歸分析 */ model y=x1x3 /selection=stepwise sls= sle
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