excel與數(shù)據(jù)分析(2)(已改無(wú)錯(cuò)字)
2023-05-27 08:46:14 本頁(yè)面
【正文】 入?yún)^(qū)域 ” 框中輸入待分析數(shù)據(jù)所在的單元格地址，并在 “ 輸出選項(xiàng) ” 中進(jìn)行選擇 ，單擊 “ 確定 ” ，即可出現(xiàn)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算結(jié)果。 25 三、案例分析 根據(jù)我國(guó) 2022年各地區(qū) GDP和固定資產(chǎn)投資、居民消費(fèi)水平的數(shù)據(jù)資料，分析 固定資產(chǎn)投資、居民消費(fèi)水平與各地區(qū) GDP之間的相關(guān)性。 利用 EXCEL計(jì)算的相關(guān)系數(shù)結(jié)果為： 地區(qū)生產(chǎn)總值 固定資產(chǎn)投資 居民消費(fèi)水平 地區(qū)生產(chǎn)總值 1 固定資產(chǎn)投資 1 居民消費(fèi)水平 1 26 計(jì)算結(jié)果表明，各地區(qū)固定資產(chǎn)投資與地區(qū)生產(chǎn)總值的相關(guān)系數(shù)為 ，說(shuō)明固定資產(chǎn)投資與地區(qū)生產(chǎn)總值之間為高度正相關(guān)；各地區(qū)居民消費(fèi)水平與地區(qū)生產(chǎn)總值的相關(guān)系數(shù)為 ，說(shuō)明居民消費(fèi)水平與地區(qū)生產(chǎn)總值之間為低度正相關(guān)。 上述數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式主要為投資拉動(dòng)型，固定資產(chǎn)投資是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素，而居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)不力。從長(zhǎng)遠(yuǎn)的意義來(lái)看，這種狀態(tài)不利于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，因此，政府應(yīng)通過(guò)制定相應(yīng)的政策轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，約束投資的數(shù)量，提高投資的質(zhì)量；并進(jìn)一步采取有效政策，引導(dǎo)和鼓勵(lì)居民消費(fèi)，提高居民消費(fèi)水平和消費(fèi)質(zhì)量。 27 第四節(jié) 線性回歸分析 一、相關(guān)分析與回歸分析的關(guān)系 二、簡(jiǎn)單線性回歸分析 三、回歸分析的 EXCEL實(shí)現(xiàn) 28 一、相關(guān)分析與回歸分析的關(guān)系 回歸分析 就是對(duì)具有 相關(guān)關(guān)系 的多個(gè)變量之間的數(shù)量變化進(jìn)行數(shù)量測(cè)定，配合一定的數(shù)學(xué)方程（模型），以便由 自變量 的數(shù)值對(duì) 因變量 的可能值進(jìn)行估計(jì)或預(yù)測(cè)的一種統(tǒng)計(jì)方法。 相關(guān)分析 (相關(guān)系數(shù) )能夠確定變量之間相關(guān)方向和相關(guān)的密切程度 ,但它不能指出兩個(gè)變量之間相互關(guān)系的具體形式 ,也無(wú)法從一個(gè)變量的數(shù)量變化來(lái)推測(cè)另一個(gè)變量的變化情況。（另外，在相關(guān)分析中，一般不必區(qū)分自變量和因變量，它不能說(shuō)明兩個(gè)變量是主從關(guān)系還是因果關(guān)系。） （一）回歸分析的概念 29 （二）相關(guān)分析和回歸分析的關(guān)系 ? 相關(guān)分析和回歸分析既有聯(lián)系，也有區(qū)別。 ? 聯(lián)系： 相關(guān)分析是回歸分析的前提和基礎(chǔ)； 回歸分析是相關(guān)分析的繼續(xù)和深入。 ? 區(qū)別： 相關(guān)分析中兩變量都是隨機(jī)的，不必確定自變量與因變量；而回歸分析中只有因變量是隨機(jī)的 ,必須事先確定自變量和因變量。 相關(guān)分析中只能算出一個(gè)相關(guān)系數(shù)，而回歸分析中可有兩個(gè)回歸方程。 相關(guān)分析的內(nèi)容是判斷事物之間是否具有相關(guān)關(guān)系及相關(guān)的方向和密切程度；而回歸分析則是要分析當(dāng)自變量發(fā)生變化時(shí)，因變量平均發(fā)生怎樣的變動(dòng)。 30 二、簡(jiǎn)單線性回歸分析 回歸分析的種類 按照回歸線的形狀 按自變量的個(gè)數(shù) 多元回歸 一元回歸 非線性（曲線）回歸 線性（直線）回歸 根據(jù)回歸分析的方法，得出的數(shù)學(xué)表達(dá)式稱為回歸方程（回歸模型），它有多種形式，可以是直線方程，也可以是曲線方程。 用 回歸方程 來(lái)表明兩個(gè)變量之間線性相互關(guān)系的方程式，稱為 簡(jiǎn)單線性回歸方程（模型） 。這種分析方法稱為 簡(jiǎn)單線性回歸分析。 31 實(shí)際中，多數(shù)現(xiàn)象的調(diào)查采用抽樣調(diào)查，因此，通常使用樣本直線回歸方程作為總體回歸方程的估計(jì)值。 ；： 的估計(jì)值因變量 yy?a： 直線起點(diǎn)值，數(shù)學(xué)上稱為直線的截距； b： 數(shù)學(xué)上稱為直線的斜率；統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱為回歸系數(shù)。它表示自變量 x每變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，因變量 y平均變動(dòng)的數(shù)值。 式中： （一）簡(jiǎn)單直線回歸方程（樣本方程） bxay? ??32 簡(jiǎn)單線性回歸分析的任務(wù) 就是如何根據(jù)實(shí)際樣本資料來(lái) 確定參數(shù) a、 b， 即 從 各個(gè)相關(guān)點(diǎn)中配合一條合適的直線，使其能代表相關(guān)點(diǎn)的變動(dòng)趨勢(shì)（即用其表明兩變量 x與 y在線性相關(guān)條件下的具體變動(dòng)關(guān)系） 。 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 數(shù)學(xué)證明， 符合 “ 離差平方和最小 ” 的直線是最合適的。 這種決定直線 方程的方法，稱為 最小二乘法（最小平方法）。 （二）直線回歸方程的求解 x y 33 根據(jù) “ 離差平方和最小 ” 的原則， a、 b 的求解公式為： ? ? xxxyLLxxnyxxynb ?? ??? ? ???22nxbnyxbya ??????（三）利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè) 回歸方程描述了當(dāng)自變量發(fā)生變化時(shí)，因變量的平均變化情況。因此，可用回歸方程預(yù)測(cè)當(dāng)自變量為某個(gè)特定值時(shí)的因變量的取值。即，建立了回歸方程并通過(guò)了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)之后，回歸方程的一個(gè)重要應(yīng)用就是根據(jù)給定的自變量 x的值，對(duì)因變量 y 作出相應(yīng)的預(yù)測(cè)估計(jì)。 34 回歸方程的預(yù)測(cè)包括定值預(yù)測(cè)和區(qū)間預(yù)測(cè)。 利用回歸方程，對(duì)自變量 x的一個(gè)特定值 x0 ，求出因變
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