統(tǒng)計學(xué)專業(yè)實習(xí)論文-關(guān)于城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的分析(參考版)
2025-06-08 11:05本頁面
【正文】 。 model y=x1x5/solution。 run。 run。 proc reg data=out1 outest=shouru4 outvif。 proc print data=shouru3。 plot/ridgeplot。 proc reg data=out1 outest=shouru3 outvif。 model y=x1x5/selection=cp aic adjrsq。 26 run。 proc reg data=out1。 model y=x1x5/selection=backward 。 run。 proc reg data=out1。 model y=x1x5/collinoint。 run。 proc reg data=out1。 model y=x1x5/ p r。 run。 proc reg data=out1。 var z x1x5。 run。 proc gplot data=shouru2。 z=abs(residual)。 set out。 run。 model y=x1x5。 25 run。 proc reg data=out1。 proc print data=out1。 var y x1x5。 run。 proc corr data=shouru noprob。 proc print。 cards。 23 [1] 何曉群 .劉文卿 .應(yīng)用回歸分析 .北京：中國人民大學(xué)出版社， 2021 年 [2] 茆詩松 .概率論與數(shù)理統(tǒng)計 .北京：高等教育 出版社， 2021 年 [3] 賈俊平 .統(tǒng)計學(xué) .北京：中國人民大學(xué)出版社， 2021 年 24 程序代碼： data shouru。拓展對外開放的廣度和深度，提高開放型經(jīng)濟水平。加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。 （ 1）經(jīng)濟的快速發(fā)展是年底余額和國民收入增加的決定性因素，因此，政府應(yīng)該采取 一系列措施來促進經(jīng)濟的增長。 （ 2） 建議 （ 1）居民收入是決定居民消費的最主要因素，居民收入分配差距大直接影響居民消費需求的降低從而影響經(jīng)濟增長。就業(yè)情況和家庭恩格爾系數(shù)對人均可支配收入也有一定的促進作用。 偏最小二乘回歸 程序結(jié)果： 表 23 Parameter Estimates 聽 y Intercept x1 x2 x3 x4 x5 由表 23 知，回歸方程為： 54321 xxxxxy ????? 22 （ 1） 結(jié)論 前進法回歸方程為： y=++++ 后退法回歸方程為： y=+++ 逐步回歸方程為： y=++++ 主成分回歸方程為： 54321 2 7 5 4 5 8 3 9 0 0 1 1 7 7 2 xxxxxy ????? 嶺回歸方程： 54321 0 3 6 8 5 1 4 3 6 xxxxxy ????? 偏最小二乘法所得回歸方程為： 54321 xxxxxy ????? 比較好的模型為逐步回歸模型，嶺回歸模型和偏最小二乘模型。 嶺回歸方程為 ： 54321 0 3 6 8 5 1 4 3 6 xxxxxy ????? 由所有的 VIF 均小于 10，故不存在多重共線性。 最優(yōu)子集回歸 程序結(jié)果： 表 20 Number in Model C(p) RSquare Adjusted RSquare AIC 模型中的變量 4 x2 x3 x4 x5 3 x3 x4 x5 4 x1 x3 x4 x5 5 x1 x2 x3 x4 x5 3 x1 x4 x5 4 x1 x2 x4 x5 3 x1 x3 x5 4 x1 x2 x3 x5 2 x3 x5 3 x2 x3 x5 2 x1 x3 3 x1 x2 x3 3 x1 x3 x4 4 x1 x2 x3 x4 2 x1 x4 3 x1 x2 x4 2 x1 x2 17 Number in Model C(p) RSquare Adjusted RSquare AIC 模型中的變量 1 x1 3 x1 x2 x5 2 x1 x5 3 x2 x3 x4 2 x3 x4 2 x2 x3 1 x3 3 x2 x4 x5 2 x2 x4 2 x2 x5 1 x2 2 x4 x5 1 x4 1 x5 結(jié)果分析： 由表 20，綜合 cp,RSquare,Adjusted Rsquare,AIC 結(jié)果，得最優(yōu)子集為 1x ，與逐步回歸法結(jié)果相同。 （ 4）由表 19 知，方差膨脹因子小于 10，逐步回歸消除了模型的多重共線性。 （ 3）由表 19，回歸系數(shù)的顯著性檢驗。 模型修正 前進法 程序結(jié)果： 表 11 變量 參數(shù) 估計值 標準 誤差 II 型 SS F 值 Pr F Intercept x1 .0001 表 12 變量 參數(shù) 估計值 標準 誤 差 II 型 SS F 值 Pr F Intercept x1 .0001 x3 13 表 13 變量 參數(shù) 估計值 標準 誤差 II 型 SS F 值 Pr F Intercept x1 x2 x3 .0001 x4 .0001 x5 .0001 回歸方程為： y=++++ 后退法 程序結(jié)果： 向后消除 : 第 0 步 表 14 變量 參數(shù) 估計值 標準 誤差 II 型 SS F 值 Pr F Intercept 2310986 .0001 x1 14214 x2 56143 x3 2749079 .0001 x4 438874
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