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影响因素
目录摘要............................................................................................................2
引言............................................................................................................4
1.数据来源
...............................................................................................4
2.1线性回归模型的建立..........................................................................4
2.2建立模型..............................................................................................4
2.3对模型进展OLS检验..........................................................................6
3.参数估计................................................................................................7
4.模型检验................................................................................................7
4.1最小二乘法估计..................................................................................7
4.2异方差与时间序列估计......................................................................7
4.3数据检验方法
…………………………………………………..…..7
4.4统计检验……………………………..…………….……….….……8
5.总结及对提高我国GDP的政策建议……………………….……..….8
5.1研究结论………………………………………………………...…..8
5.2政策建议………………………………………………..…….……..8
数据………………………………………………………………………9
回归分析在质量管理中的研究
引言
财政支出的形式表现为经济建立支出,科学、教育、文化、卫生事业支出,行政管理和国防支出,债务支出和其他支出,一个的经济要正常运转代表权力的政府是与经济的开展同在的,政府通过各种形式比方税收形式取得收入,再以财政支出的形式将此些收入用在经济利益不在首位的各项活动中,财政支出的增加代表投入的增加,有投入便会有产出,因此财政支出的增加会带动财政收入的增加,因此国生产总值与财政支出必然存在着在关系。
再者,由于中国总人口在不断的增长,人多了自然消费就多了,每个人的一点消费,总人口就是一个巨大的数字,所以认为中国总人口的变化与中国的GDP有关。
GDP常作为开展经济学中衡量经济开展状况的指标,它是衡量各国人民生活水平的一个标准。
本文通过总人口数这一指标来反映总人口的增长是否会提升全国GDP,同时财政支出的增加一方面也会对全国GDP起到一定的作用。
本文主要针对1952—2013年的相关统计数据,采用二元线性回归的研究方法,考察人均GDP与全国总人口数、财政支出之间的关系,并利用相应的理论知识,得出合理性结论,为研究者的预测提供理论依据。
本文研究中所涉及的2个变量的相应数据都是来自于统计局官方网址,筛选了从1952—2013年的年度数据作为研究之用。
数据来源可靠。
2.1线性回归模型的建立
本文采用二元线性回归的方法进展研究。
回归分析法在各类预测方法中占据十分重要的地位,它不仅表达了变量之间的相关性,同时也从数量关系的角度来划分事物之间存在因果关系;
通过回归分析,可以把两个变量或多个变量间〔预测对象和影响因素间〕的非确定的因果关系转化为确定的函数关系,并据此预测预测对象未来的开展趋势。
由于本文的自变量为2个,因而使用二元回归预测法。
建立二元线性回归方程:
Yt=b0+b1×
x1+b2×
x2
Yt为全国GDP〔亿元〕;
X1为全国总人口〔万人〕;
X2为财政支出〔亿元〕;
b0,b1,b2为相应的系数。
2.2建立模型
Y,X1,X2的变化趋势图
上图为Y(GDP)与X1(全国总人口)影响关系图,由图可以看出GDP与全国总人口呈现出正相关关系,即随着总人口的增加GDP也随着增加,在人口为100000万以前影响GDP的表现为较平稳,从100000万以后,出现了明显的增长趋势,而且已很快的速度增长。
所以可以很明显发现总人口对GDP的影响变化。
上图为Y(GDP)与X2〔财政支出〕的影响关系。
通过上图可以明显看出GDP与财政支出呈现出正相关关系。
可以发现该影响近似于线性关系,即随着财政支出的增长GDP也随着增长。
根据上面3图我们先设计模型:
x2
2.3对模型进展OLS检验结果为:
整理得到模型:
Y=-43681.88+0.561814X1+4.031058X2
〔-5.712745〕〔7.037396〕〔62.07527〕
=0.991520
0.991233F=3449.365
3.参数估计
使用软件,输入数据,以GDP为因变量,总人口与财政支出为自变量,得到输出结果:
此结果中,Constant对应的B值为关系式中的常数b0〔b0=-43681.88〕,两变量对应的B值分别为其相应的系数b1,b2〔b1=0.561814,b2=4.031058〕。
Beta列中的值为标准化后的变量系数,P的值均<
0.05,可认为影响显著。
于是可以得到二元回归方程:
Y=-43681.88+0.561814X1+4.031058X2。
此结果中,R值为0.991520,R越接近于1,说明回归方程中自变量〔X1,X2〕与因变量〔Yt〕的线性相关的近似程度越高。
此结果中,F值为3449.365,而F0.95〔2,17〕=3.60,F>
F0.95,故可以认为自变量对因变量是显著的。
综上所述,人均GDP〔Yt〕与总人口数〔X1〕、财政支出〔X2〕之间的关系满足关系式:
4.模型检验
4.1最小二乘法估计。
利用EViews软件建立最小二乘法〔OLS〕模型,输入原始数据,由软件处理得到最初的估计结果:
Y=-43681.88+0.561814X1+4.031058X2〔-5.712745〕〔7.037396〕〔62.07527〕
=0.991520,
0.991233,F=3449.365,总体离差的平方和的99.1520%能被样本回归直线解释,样本回归直线对样本的拟合优度较高。
4.2异方差与时间序列估计。
序列相关检验。
由回归结果得出DW=0.195228,由DW检验上下界表可以查出,在0.05的显著性水平上,因此模型存在一阶正相关性4.3数据检验方法
由于得出的二元线性回归方程是基于1952—2013年的数据,不能确定其对于以后几年的数据是否准确,于是我们选取2014年的相关数据,使用函数关系式对GDP进展预测,并与当年GDP实际值进展比拟得到:
实际GDP为754635亿元,使用回归方程得到的预测值为749563亿元。
使用公式得到的误差为0.02264<
0.05,故认为预测准确。
从而也说明本二元线性回归方程能够很好的反响GDP与总人数、财政支出三者之间的关系。
4.4统计检验;
拟合优度检验。
由以上可知R2=0.991520,很接近于1,因此该模型的拟合性很好。
F检验:
原假设:
H0:
β1=β2=0,在显著性水平α=0.05下,查F分布表,得到自由度为k=2和n-k-1=16的临界值Fα〔2,16〕=2.67,由于F=3449.365>
3.16,应拒绝原假设。
说明修正后的模型在95%的置信水平下显著。
t检验:
β1=β2=0,已经应用软件计算得出所有t的数值,分别为丨t0丨=0.035553,丨t1丨=2.629870,丨t2丨=4.910316查t分布表中自由度为16的相应临界值,得到ta/2〔16〕=2.1199。
可见除了常数项的所有t值都大于该临界值,因此,解释变量都在95%的水平下影响显著,都通过了变量显著性的检验。
5.总结及对提高我国GDP的政策建议
事物之间是相互影响和相互联系的,本文使用回归预测法进展研究,从最终结果可以看出去全国总人数、财政支出与人均GDP的定量关系。
本文仅局限于从两个方面考察人均GDP,然而人们的受教育水平、中国产业构造的调整等也对中国人均GDP有一定影响,我们可采用类似的方法进展研究分析,更加全面地了解中国GDP与人均GDP的开展,回归分析预测对决策具有深远的意义。
5.1研究结论。
通过以上的模型估计与分析,虽然影响国生产总值的因素很多,但在此分析选取的两个要素——财政支出、总人口是其中的两个影响因素,国生产总值在一定程度上反响了一个的综合实力,因此在注重财政支出带来的国生产总值增加的同时也应关注总人口变化,当然还有其它影响财政收入的因素,不同的因素对国生产总值的影响是不一样的,所以应综合考虑各项因素的影响后实施国民政策刺激国生产总值的总体提高。
提高我国的GDP还是我国经济开展的头等大事,从模型中不难看出GDP和总人口及财政支出的关系,说明以上两个因素对GDP有明显的影响,没有GDP的总量作后盾,根本不用谈消费的问题,有了一定量的GDP,消费水平的提高才有空间。
5.2政策建议。
国生产总值受到多方面影响,本文均是从宏观角度的分析,而作为宏观调控的主体在控制国民经济方面起着相当重要的角色,比方本文分析的财政支出、总人口均是通过政策可以调控的,应利用自己拥有的各种资源分析并制定适应的宏观调控政策,力使国生产总值到达最大化。
进一步完善消费体制和政策,解决制约消费开展的突出问题,优化消费环
境,将潜在的消费需求转化为现实的经济增长驱动力,当务之急需要从以下几个方面着手:
(1)多管齐下,多措并举,切实增加居民收入。
(2)采取有效的财税、金融支持政策,促进居民消费构造的升级。
(3)完善城乡商品市场体系,打破条块分割与部门垄断,规市场秩序,加快现代流通体系建立,努力改善消费环境。
加大查处假冒伪劣商品的力度,提倡公平竞争,树立诚信形象,营造良好的消费环境和气氛。
(4)改善供应构造,培育新的消费热点。
提高我国人均GDP促进我国GDP增长,推动我国经济的进一步开展,相信我国的经济会有很好的开展。
附:
数据
年份
GDP〔亿元〕
总人口〔万人〕
政府财政支出〔亿元〕
1952
679
57482
172.07
1953
824
58796
219.21
1954
859
60266
244.11
1955
910
61465
262.73
1956
1028
62828
298.52
1957
1068
64653
295.95
1958
1307
65994
400.36
1959
1439
67207
543.17
1960
1457
66207
643.68
1961
1220
65859
356.09
1962
1149
67296
294.88
1963
1233
69172
332.05
1964
1454
70499
393.79
1965
1716
72538
459.97
1966
1868
74542
537.65
1967
1773
76368
439.84
1968
1723
78534
357.84
1969
1937
80671
525.86
1970
2252
82992
649.41
1971
2426
85229
732.17
1972
2518
87177
765.86
1973
2720
89211
808.78
1974
2789
90859
790.25
1975
2997
92420
820.88
1976
2943
93717
806.2
1977
3201
94974
843.53
1978
3645
96259
1122.09
1979
4062
97542
1281.79
1980
4545
98705
1228.83
1981
4891
100072
1138.41
1982
5323
101654
1229.98
1983
5962
103008
1409.52
1984
7208
104357
1701.02
1985
9016
105851
2004.25
1986
10275
107507
2204.91
1987
12058
109300
2262.18
1988
15042
111026
2491.21
1989
16992
112704
2823.78
1990
18667
114333
3083.59
1991
21781
115823
3386.62
1992
26923
117171
3742.2
1993
35333
118517
4642.62
1994
48197
119580
5792.62
1995
60793
121121
6823.72
1996
71176
122389
7937.55
1997
78973
123626
9233.55
1998
84402
124761
10798.18
1999
89677
125786
13187.67
2000
99214
126743
15886.5
2001
109655
127627
18902.58
2002
120332
128453
22053.15
2003
135822
129227
24649.95
2004
159878
129988
28486.89
2005
184937
130756
33920.28
2006
216314
131448
40422.73
2007
265810
132129
49781.35
2008
314045
132802
62592.66
2009
340506
133450
76299.93
2010
397983
134091
89874.16
2011
471564
134735
109247.79
2012
519470
135404
125952.97
2013
568845
136072
140212.1
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