第七講中國消費者信心指數影響因素分析-在線瀏覽
2025-02-15 07:27本頁面
【正文】 。因此，計算出來的指數代表當期數值相對于“基線”調查數值的變動比例。 2023/2/2 信息技術教學中心 11 研究目的 ?總目標： 不同人口特征及背景資料的受訪者 (家庭 )在消費者信心上具有怎樣的差異，或者說不同人群之間是否存在信心指數的差異。 2023/2/2 信息技術教學中心 12 分析思路 ?首先擬合標準的方差分析模型，進行候選影響因素的篩選。 2023/2/2 信息技術教學中心 13 數據理解 ?考察時間、地域對信心指數的影響 首先看總信心指數分布狀況是否基本遵循正態(tài)分布，但是在多次使用了直方圖工具后，希望這次能夠走得更遠點：直接在直方圖中考察城市之間的信心指數水平是否存在差異，具體操作如下： 1. 選擇“圖形” ——“圖表構建程序”菜單命令。 4. 在元素屬性對話框中“顯示正態(tài)曲線”復選框，注意隨后一定要單擊下方的“應用”按鈕，否則相應的操作不會生效 2023/2/2 信息技術教學中心 14 城市對信心指數的影響 5. 切換至組 /點 ID選項卡：選中“行嵌板變量”復選框 6. 將 S0城市選入畫布上新增的嵌板框中。 2. 從圖庫中 選擇 線 圖組，將右側出現的多重線圖圖標拖入畫布 3. 將月份 time拖入橫軸框中 4. 將總指數 index1拖入縱軸框中。 6. 單擊“確定”按鈕繪制出圖形，然后雙擊圖形進入編輯狀態(tài)，將均值連續(xù)軸刻度范圍修改為 85~105，小數位數更改為 0，拖放調整圖例位置和繪圖區(qū)大小至合適比例。 2. 從圖庫中 選擇條圖 組，將右側出現的 簡單條圖 圖標拖入畫布 3. 將職業(yè) S5拖入橫軸框中 4. 將 index1拖入縱軸框中 5. 確定 6. 雙擊圖形進入編輯狀態(tài)，選中類別分類軸，在屬性對話框的“類別”選項卡中，“排序依據”改為“統(tǒng)計”，“方向”改為“降序”單擊“應用”按鈕。 2. 將簡單散點圖 圖標拖入畫布 3. 將年齡 S3拖 入橫軸框中 4. 將 index1拖入縱軸框中 5. 確定 6. 雙擊進入圖形編輯狀態(tài)，依次單擊“元素” ——“總計擬合線” 7. 在“擬合線”選項卡中，將擬合方法更改為 loess，單擊“應用”按鈕 8. 關閉圖形并退出。 7. 進入 “選項” 子對話框 ，選擇“缺乏擬合優(yōu)度檢驗” 2023/2/2 信息技術教學中心 26 8. 確定 9. 選擇“圖形” ——“圖表構建程序”菜單命令 X軸框，標準化殘差拖入 Y軸框 ，在圖形中添加 Y=0的橫線。 2023/2/2 信息技術教學中心 30 多元方差分析模型的結果 ?擬合多元方差分析模型 1. 依次單擊“分析” ——“一般線性模型” ——“多變量” 2. 將 QA QA QA QA10和 QA16選 入“因變量” 框 3. 將月份 time、城市 S0、 職業(yè) S婚姻狀況 S7及家庭收入 S9選入“固定因子” 列表框 4. 將年齡 S3選入“協(xié)變量”框 5. 進入“模型”子對話框，將各因素的主效應選入“模型”框 6. 進入“選項”子對話框，選擇 “缺乏擬合優(yōu)度檢驗” 7. 確定 2023/2/2 信息技術教學中心 31 最優(yōu)尺度回歸 ?問題 1. 家庭收入等變量目前按照無序分類被引入模型，如果考慮有序的特征，又該如何對模型進行改善？ 2. 同樣是家庭收入這個變量，數據中約有 10%為缺失值，這些案例在方差分析模型中被直接刪除了，如果將其加入模型，會有怎樣的結果？ 3. 年齡 S3目前是以協(xié)變量的方式納入模型，意味著它和因 變量之間的作用方式只能是線
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