中國民航客運(yùn)量回歸模型論文-資料下載頁
2025-06-22 14:55本頁面
【正文】 2008192511461932009230521524512010268433979831681451) 做散點(diǎn)圖:2)曲線估計(jì):由上圖可知，民航客運(yùn)量y隨年份變化的情況用指數(shù)分布模型更適合。3）對表15的數(shù)據(jù)用spss進(jìn)行分析，得y與自變量相關(guān)性如表yx1x2x3x4x5Pearson 相關(guān)性y.995.990.947.944.908x1.995.995.945.947.904x2.990.995.928.958.908x3.947.945.928.827.777x4.944.947.958.827.962x5.908.904.908.777.962Sig. （單側(cè)）y..000.000.000.000.000x1.000..000.000.000.000x2.000.000..000.000.000x3.000.000.000..000.000x4.000.000.000.000..000x5.000.000.000.000.000. 模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.996a.992.989模型平方和df均方FSig.1回歸5.000a殘差14總計(jì)19，說明y與自變量之間高度相關(guān)；由表17可以看出樣本決定系數(shù)，復(fù)相關(guān)系數(shù)，則表明回歸方程對樣本觀測值的擬合程度較高，整體的與y的線性相關(guān)性較高；再由表18可以看出：F=,P值=，表明回歸方程高度顯著，說明整體上對y有高度顯著的線性影響,，但是僅憑相關(guān)系數(shù)的大小是不能決定變量的取舍的。表19系數(shù)a非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版VIF1(常量).327x1.042.021.639.065x2.032.053.174.603.556x3.044.033.133.198x4.689x5.251.187.125.201.908.338.032.065由表19得線性回歸方程： ，回歸系數(shù)并沒有通過顯著性檢驗(yàn)，我們可以采取“后退法”或“前進(jìn)法”進(jìn)行分析，其中“后退法”具體的方法及分析步驟前面已經(jīng)給出，這里不再敘述，讀者也可以參考 何曉群《實(shí)用回歸分析》。用“前進(jìn)法”進(jìn)行分析得表20：可知y與x1高度相關(guān)。模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.相關(guān)性B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版零階偏部分1(常量).007x1.065.002.995.000.995.995.995結(jié)論通過以上一系列的分析，x1GDP（萬元）、x2居民消費(fèi)（萬元）、x5來華旅游入境人數(shù)（萬人）和x4民航航線里程（萬公里）與民航客運(yùn)量y（萬人）均具有正相關(guān)關(guān)系，這表明近幾年我國經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，國民收入增加，乘飛機(jī)外出、旅游等其他活動(dòng)的人數(shù)比例有所增加，民航里程線也增加，而且來華旅游者大都比較富裕，加上路程較遠(yuǎn)，他們就選擇了飛機(jī)作為交通工具，因此對民航客運(yùn)量的影響較大，進(jìn)一步刺激了我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；很顯然x3鐵路客運(yùn)量（千人）對民航客運(yùn)量的影響較弱。參考文獻(xiàn)：[1] 何曉群《實(shí)用回歸分析》—北京：高等教育出版社，[2]《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（1981—2010年民航客運(yùn)量）【注】寫這篇論文用了大概兩周的時(shí)間，因?yàn)檫@次是第一次寫論文，對論文的格式和要求并不了解，所以剛開始的時(shí)候遇到了很多問題，在復(fù)制spss分析的表格和圖像時(shí)，有的表格和圖像太大，調(diào)整時(shí)候很是麻煩，還有在分析時(shí)不夠全面具體……有很多不足之處還請老師多多指點(diǎn)。20
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