統(tǒng)計軟件應用論文居民消費價格和商品零售價格指數(shù)分析(編輯修改稿)
2025-07-13 02:52 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 累計 (上年同期＝100) 當月 (上年同月＝100) 累計 (上年同期＝100) 全國 北京市 天津市 河北省 山西省 內(nèi)蒙古自治區(qū) 遼寧省 吉林省 黑龍江省 上海市 江蘇省 浙江省 安徽省 福建省 江西省 山東省 河南省 湖北省 湖南省 廣東省 廣西壯族自治區(qū) 海南省 重慶市 四川省 貴州省 云南省 西藏自治區(qū) 統(tǒng)計軟件應用 5 陜西省 甘肅省 青海省 寧夏回族自治區(qū) 新疆維吾爾自治區(qū) 變量相關關系散點圖 如果數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的，對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特征進行不同的調(diào)整，主要有取對數(shù)，多次差分或開方處理，直到自相關函數(shù)圖和偏自相關函數(shù)圖是顯著的趨于零，和通過單位根檢驗； 由獲得的平穩(wěn)的數(shù)據(jù)，進行初步的模型識別，建立相應的模型：根據(jù) 商品零售價格 模型識別規(guī)則，若偏自相關函數(shù)圖是截尾的，而自相關函數(shù)圖是拖尾的，則模型可以判斷為 AR（ p）；若自相關函數(shù)圖是截尾的，而偏自相關函數(shù)圖是拖尾居民消費價格指數(shù)的時間序列模型分析 的，則模型可以判斷為 MA 模型；若平穩(wěn)時間序列的自相關函數(shù)圖和偏自相關函數(shù)圖都是拖尾的，該數(shù) 據(jù)適合 ARMA 模型；對選定的模型進行參數(shù)估計，估計暫定的模型參數(shù)，運用檢驗是否具有統(tǒng)計意義；根據(jù)上一步的結果，對暫定模型進行適應性檢驗，決定是否接受暫定模型，當模型的適應性檢驗表明模型不是最優(yōu)的模型時，可根據(jù)檢驗所提供的有關改進模型的信息，重新擬合改進模型，并根據(jù) AIC 準則，選定最好的模型 。 模型設定 影響居民消費的因素很多，商品零售價格的變動，服務價格的變動都會顯著表現(xiàn)在其中，但由于受各種條件的限制，現(xiàn)只引入 商品零售價格指數(shù)變動作解釋量，建立模型。 Y=β +β X 統(tǒng)計軟件應用 6 回歸 輸入／移去的變量 a 模型 輸入的變量 移去的變量 方法 1 累計 b . 輸入 a. 因變量 : 商品零售價格指數(shù) b. 已輸入所有請求的變量。 Anovaa 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回歸 1 .000b 殘差 30 .182 總計 31 a. 因變量 : 商品零售價格指數(shù) b. 預測變量 : (常量 ), 累計。 系數(shù) a 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 ) .08
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