關(guān)于北京市農(nóng)村居民消費預(yù)測的線性回歸模型畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2025-07-16 13:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 參數(shù)與0是否有顯著性差異。若t值所對應(yīng)的p值小于給定的顯著性水平，則回歸參數(shù)與0有顯著性差異。（4）.殘差分析。殘差分析是診斷回歸模型擬合狀況的又一種易行而有效的方法。關(guān)于回歸模型中的誤差項的假定是：零均值、同方差、不相關(guān)和正態(tài)性，即。如果我們采用的回歸模型對樣本數(shù)據(jù)的擬合是良好的話，那么誤差項的估計量，就應(yīng)該反映這種分布特性，記，稱為殘差。因此應(yīng)該近似服從，從而標(biāo)準(zhǔn)化殘差的估計量也應(yīng)該近似服從標(biāo)準(zhǔn)化分布，即： 。一般來說，如果回歸直線擬合得較好，則殘差圖中應(yīng)有95%的點在=2和=+2的兩條直線之間隨機分布。數(shù)據(jù)均來源于2009 年北京市統(tǒng)計年鑒，選取1978 年至2008 年的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中農(nóng)村居民人均純收入、農(nóng)村居民人均生活消費支出、農(nóng)村居民人均儲蓄均采用當(dāng)年年末新增值；居民消費價格指數(shù)、商品零售價格指數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)、農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)均采用原值；利用SAS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理。被解釋變量：y—農(nóng)村居民人均生活消費支出；解釋變量：x1—農(nóng)村居民人均純收入、x2—農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)；X3—農(nóng)村居民人均儲蓄,x4—居民消費價格指數(shù)、x5—商品零售價格指數(shù)、x6—農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)；農(nóng)村居民家庭生活消費支出 ：指農(nóng)村住戶用于物質(zhì)生活和精神生活方面的支出。包括食品、衣著、居住、家庭設(shè)備用品及服務(wù)、醫(yī)療保健、交通和通訊、文化教育娛樂用品及服務(wù)、其他商品和服務(wù)等消費支出。農(nóng)村居民家庭總收入： 指報告期內(nèi)農(nóng)村住戶和住戶成員以各種來源渠道得到的收入總和。按收入的性質(zhì)分為工資性收入、家庭經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入。純收入 ： 指農(nóng)村住戶當(dāng)年從各個來源得到的總收入相應(yīng)地扣除所發(fā)生的費用后的收入總和。純收入主要用于再生產(chǎn)投入和當(dāng)年生活消費支出，也可用于儲蓄和各種非義務(wù)性支出?！稗r(nóng)民人均純收入”是按人口平均的純收入水平，反映的是一個地區(qū)或一個農(nóng)戶農(nóng)村居民的平均收入水平。計算方法：純收入=總收入家庭經(jīng)營費用支出稅費支出生產(chǎn)性固定資產(chǎn)折舊農(nóng)村內(nèi)部親友贈送收入恩格爾系數(shù) ： 隨著家庭和個人收入增加，收入中用于食品方面的支出比例將逐漸減小，這一定律被稱為恩格爾定律，反映這一定律的系數(shù)被稱為恩格爾系數(shù)。計算公式為：居民消費價格指數(shù)：是度量消費商品及服務(wù)項目價格水平隨著時間而變動的相對數(shù)，反映居民家庭購買的消費品及服務(wù)價格水平的變動情況。居民消費價格指數(shù)變動率通常被用來作為反映通貨膨脹（或緊縮）程度的指標(biāo)。商品零售價格指數(shù)：是度量工業(yè)、商業(yè)、餐飲業(yè)和其他零售企業(yè)向城鄉(xiāng)居民、機關(guān)團體出售生活消費品和辦公用品價格水平隨著時間而變動的相對數(shù)，反映市場商品零售價格的變動程度。農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)：是指農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格總水平變動程度的相對數(shù)。農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格是指農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者第一次出售其產(chǎn)品時的單位產(chǎn)品價格。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)：是反映農(nóng)村居民用于發(fā)展生產(chǎn)所購買的生產(chǎn)資料價格變動程度的綜合價格指數(shù)。包括生產(chǎn)用種籽、化學(xué)肥料、農(nóng)用薄膜、飼料、生產(chǎn)用電、生產(chǎn)用燃料，大、中、小型農(nóng)機具等價格變動因素。 SAS程序的處理及結(jié)果第一部分：.變量之間線形回歸及多重共線性診斷（分析說明變量之間的相關(guān)性）圖一相關(guān)系數(shù)陣由相關(guān)系數(shù)的矩陣，我們可以看出，x1與x3,x4,x5,x6,y是正相關(guān)的，而且是高度正相關(guān)，, x1 與x2是負(fù)相關(guān)的，且也是高度負(fù)相關(guān)相關(guān)系數(shù)為：。而x2與x1，x3,x4,x5,x6,y均是高度負(fù)相關(guān)。同理可以分析其他的變量之間的相關(guān)性?？梢杂弥鸩交貧w的方法消除多重共線性關(guān)系。圖二模型的顯著性檢驗由圖二模型的顯著性檢驗可以知道，檢驗變量之間是否存在線性關(guān)系的F檢驗值為：，，這說明變量線性關(guān)系顯著，及選取的線性回歸方程是顯著的。同時=，這也說明，方程擬合非常充分。圖三全模型的檢驗對于參數(shù)的顯著性檢驗，由結(jié)果可以知道，，其他的變量對應(yīng)的P值都是大于給定的顯著性水平，即與0無顯著性差異，需要用逐步回歸的方法剔除不顯著的變量。特別是常數(shù)項對應(yīng)的P值很大為1，這說明含常數(shù)項的回歸模型是不合理的，因此需要去掉常數(shù)項后在進(jìn)行模型的擬合。下面是去掉常數(shù)項后的結(jié)果：圖四 變量之間多重共線診斷結(jié)果第二部分：方差分析表：模型顯著性檢驗圖五 逐步回歸的模型摘要從圖五可以知道，當(dāng)只有x1一個變量進(jìn)入模型的時候，c(p)的值為：；而當(dāng)變量增加到兩個的時候R的值變大，而c(p)的值變小了，從這一個方面我們也知道用逐步回歸的的方法是很好的。圖六方差分析表檢驗變量之間是否存在線性關(guān)系的F檢驗值為：，，即小于給定的顯著性水平0。05，說明變量線性關(guān)系顯著，及選取的線性回歸方程是顯著的。同時=，這也說明，不含常數(shù)項的方程擬合也是非常充分。圖七 參數(shù)的檢驗經(jīng)過逐步回歸的方法，我們知道x1，即說明這兩個變量時顯著的。圖八殘差的自相關(guān)性檢驗：（DW檢驗統(tǒng)計量）從圖八，是在0到2的范圍之內(nèi)，意味誤差項存在正相關(guān)性。圖九模型診斷（殘差分析，強影響點分析，模型的擬程度）殘差和為0，且殘差平方和和預(yù)測殘差平方和都是很小，接近于0 ，這說明模型的擬合得比較好。第27個觀測值的D統(tǒng)計量非常的大，其值為：，比其他的觀測都大很多，這說明該觀測是一個強影響點。但考慮到論文中的數(shù)據(jù)量不是很大，所以沒有剔除。圖十 殘差圖為了更直觀地看出模型擬合得好壞，從農(nóng)村居民人均生活消費支出與其標(biāo)準(zhǔn)化殘差繪制成的殘差
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