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数据模型与决策课
数据模型与决策课程大作业
数据模型与决策课程大作业汽以我国汽油消费量为因变量,乘用车销量、城镇化率和90#
(数据为油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归。
试根据得到部分输出结果,回答下列问题:
年度时间序列数据)方和标准估计的误差是多少?
1)“模型汇总表”中的R)写出此回归分析所对应的方程;2)将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明;3)对回归分析结果进行分析和评价,指出其中存在的问题。
4
方和标准估计的误差是多少?
1)“模型汇总表”中的R)0.5标准估计的误差为120910.147^(答案:
R方为0.993^2=0.986;=347.72
)写出此回归分析所对应的方程;2汽90#b,Y答案:
假设汽油消费量为,乘用车销量为a,城镇化率为c,则回归方程为:
油吨价/城镇居民人均可支配收入为Y=240.534+0.00s027a+8649.895b-198.692c
3)将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明;
乘用车销量对汽油消费量相关系数只有0.00027,数值太小,几乎没有影响,但是城镇化率对汽油消费量相关系数是8649.895,具有明显正相关,当城镇化率每提高1,汽油消费量增加8649.895。
乘,呈-198.692城镇居民人均可支配收入相关系数为/汽油吨价90#用.
1城镇居民人均可支配收入每增加90#汽油吨价/明显负相关,即乘用sig三个自变量的b,c个单位,汽油消费量降低198.692个单位。
a,
情形下,乘用车消,在显著性水平0.01、0.000、0.0000.009值为
费量对汽油消费量的影响显著为正。
(4)对回归分析结果进行分析和评价,指出其中存在的问题。
在学习完本课程之后,我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础,结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归,并运用软件计算出回归结果,故根据回归结果,对具体回归方程,回归准确性,自变量影响展开分析。
Anova表中,sig值是t统计量对应的概率值,所以t和sig两者是等效的,sig要小于给定的显著性水平,越接近于0越好。
F是检验方程显著性的统计量,是平均的回归平方和平均剩余平方和之比,越大越好。
在图表中,回归模型统计值F=804.627,p值为0.000,因此证明回归模型有统计学意义,表现回归极显著。
即因变量与三个自变量之间存在线性关系。
系数表中,除了常数项系数显著性水平大于0.05,不影响,其,即每个回归系数均具有意义。
0.005,小于0.000它项系数都是
当然,这其中也存在一定的问题:
在模型设计中,乘用车销量为、城镇化率为、90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为三个自变量的单位均不同,因此会造成自变量前面的回归系数不具有准确的宏观意义,因此需要对模型进行实现标准化,也就是引入β系数,消除偏回归系数带来的数量单位影响。
根据共线性统计量中的变量的容差t和方差膨胀因子(VIF),自变量间存在共性问题,容差和膨胀因子为倒数关系,容差越小,膨胀因子越大,尤其是城镇化率VIF为11.213,说明共线性明显,可能原因是由于样本容量太小,也可能是城镇化之后乘用车销售量和、90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入本身就具有相关性。
缺乏模型异方差检验。
在多元回归模型中,由于数据质量原因、模型设定原因,异方差的存在会使回归系数估计结果误差较多,所以在建立模型分析的过程红要对异方差进行检验。
数据模型与决策使我们学会使用科学的分析和决策,对经营管理活动实现合理化、精细化、科学化,从而避免了盲目的生产活动。
通
过数据预测、假设检验、公式、分析、验证等一系列的步骤,将数据结果逐一展现。
为我们的学习和工作提供了一些非常有用、便捷的,处理问题的方法。
附表:
t分布表:
单尾检验的显著水平
0.0500.025
0.010
0.005
df
双尾检验的显著水平0.010.020.100.05
5.8414.5412.3533.1823
4.60442.1322.7763.747
4.0323.36552.0152.571
3.7073.1432.44761.943
3.4992.9981.89572.365
3.3552.89681.8602.306
3.2501.83392.2622.821
3.169101.8122.7642.228
3.1061.796112.2012.718
3.0551.782122.6812.179
3.012
13
2.160
1.771
2.650
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