中國民航客運量回歸模型論文(編輯修改稿)
2025-07-19 14:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 總計293回歸3.000c殘差26總計294回歸2.000d殘差27總計29a. 預測變量: (常量), x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）, x3鐵路客運量（千人）, x2居民消費（萬元）, x4民航航線里程（萬公里）, x1GDP（萬元）。b. 預測變量: (常量), x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）, x3鐵路客運量（千人）, x4民航航線里程（萬公里）, x1GDP（萬元）。c. 預測變量: (常量), x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）, x3鐵路客運量（千人）, x1GDP（萬元）。d. 預測變量: (常量), x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）, x1GDP（萬元）。e. 因變量: y民航客運總量（萬人）由表7可知 = = = = = = = =表明在利用“后退法”進行分析得到的四個回歸方程高度顯著。模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.B標準 誤差試用版部分1(常量).443x1GDP（萬元）.052.015.783.002.056x2居民消費（萬元）.014.043.075.314.756.005x3鐵路客運量（千人）.015.018.037.834.413.013x4民航航線里程（萬公里）.039.321.751.005x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）.134.138.079.975.339.0152(常量).435x1GDP（萬元）.056.006.845.000.140x3鐵路客運量（千人）.015.018.037.844.407.013x4民航航線里程（萬公里）.058.565.577.009x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）.124.131.073.943.355.0153(常量).575x1GDP（萬元）.059.005.881.000.199x3鐵路客運量（千人）.009.013.021.637.530.010x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）.180.084.106.043.0334(常量).390.699x1GDP（萬元）.061.003.916.000.355x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）.147.067.087.036.034利用“后退法”首先剔除x2，得到回歸模型2：，其中=,回歸方程系數(shù)未通過檢驗，再剔除x4得回歸模型3，其中=回歸方程系數(shù)未通過檢驗，再剔除x3得回歸模型4 = = 回歸方程系數(shù)通過檢驗通過以上的方法我們最終得到因變量y與x1和x5保持著高度線性相關性，但在實際應用時，為了模型的結(jié)構(gòu)合理，我們有時也保留個別對y影響不大的變量，這種情況尤其是在建立宏觀經(jīng)濟模型時常常如此。(4)作散點圖如下圖9圖9 .民航客運量隨年份變化趨勢圖由該散點圖可以看出,從1981年至1990年我國的民航客運量變化的幅度較小,1990年至2010年變化幅度較大,為了使所建的模型能對未來的情況進行預測,我把收集到的數(shù)據(jù)分成了兩部分進行討論：一部分是從1981年至1990年的數(shù)據(jù)，另一部分是1991年至2010年的數(shù)據(jù)。(二)對1981年至1990年我國民航客運量與各影響因之間的關系進行分析年份y民航客運總量（萬人）x1GDP（萬元）x2居民消費（萬元）x3鐵路客運量（千人）x4民航航線里程（萬公里）x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）19814019530019824459992219833911060441984554374211035319857449016112110198699710857919871310112429
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