應(yīng)用回歸分析課程設(shè)計(jì)精編版

1、課程設(shè)計(jì)報(bào)告課程： 應(yīng)用回歸分析學(xué)號(hào)：姓名：班級(jí)：12金統(tǒng)教師：周勤江蘇師范大學(xué)科文學(xué)院應(yīng)用回歸分析課程設(shè)計(jì)指導(dǎo)書(shū)一、課程設(shè)計(jì)的目的1. 加深理解本課程的研究方法、思想精髄，提高解決實(shí)際問(wèn)題的能力，熟 練掌握SPSS常用統(tǒng)計(jì)軟件的應(yīng)用。2. 通過(guò)學(xué)習(xí)達(dá)到熟練掌握一元線性回歸建模過(guò)程，熟悉一元線性回歸建模 步驟；掌握模型選擇，參數(shù)估計(jì)，模型檢驗(yàn)，模型優(yōu)化和模型預(yù)測(cè)的方法。3. 掌握診斷序列自相關(guān)性（或異方差性）的方法，并能給岀消除自相關(guān)性 （或異方差性）的方法。4能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)走勢(shì)作出預(yù)測(cè)；可以處理一些簡(jiǎn)單的經(jīng)濟(jì)問(wèn) 題。二、（丄設(shè)計(jì)名稱：檢驗(yàn)1949年-2012年農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)

2、產(chǎn)值之間的關(guān)系。四. 設(shè)計(jì)要求1 數(shù)據(jù)來(lái)源要真實(shí)，必須注明數(shù)據(jù)的出處。2盡量使用計(jì)算機(jī)軟件分析，說(shuō)明算法或過(guò)程。3 必須利用到應(yīng)用回歸分析的統(tǒng)計(jì)知識(shí)。4獨(dú)立完成，不得有相同或相近的課程設(shè)計(jì)。五、設(shè)計(jì)過(guò)程$1. 思考研究課題，準(zhǔn)備搜集數(shù)據(jù)。2確立課題，利用圖書(shū)館、上網(wǎng)等方式方法搜集數(shù)據(jù)。3.利用機(jī)房實(shí)驗(yàn)室等學(xué)校給予的便利措施開(kāi)始分析處理數(shù)據(jù)。4根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果，寫(xiě)出課程設(shè)計(jì)報(bào)告書(shū)。5對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)報(bào)告書(shū)進(jìn)行完善，并最終定稿。五、設(shè)計(jì)細(xì)則1. 利用的統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件主要為SPSS,因?yàn)槠浞奖憧旖?，功能也很?qiáng)大，界面美觀02. 對(duì)W：rd文檔進(jìn)行編輯的時(shí)候，有些特殊的數(shù)學(xué)符號(hào)需要利用Mathtype這 款小軟件進(jìn)

3、行編輯。3. 數(shù)據(jù)來(lái)自較權(quán)威機(jī)構(gòu)，增加分析的準(zhǔn)確性與可靠性。4力求主題突出，觀點(diǎn)鮮明，敘述簡(jiǎn)潔明了。六、說(shuō)明1. 數(shù)據(jù)來(lái)源于江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒2013；2. 所選取數(shù)據(jù)可能不會(huì)涉及到所學(xué)的各種分析方法，本課程設(shè)計(jì)最后會(huì)對(duì)此 情況作出解釋。3本課程設(shè)計(jì)中，取顯著性水平為&乞 對(duì)于分析中需要用到的數(shù)據(jù)做加粗 處理課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū)姓名學(xué)號(hào)班級(jí)12金統(tǒng)課程名稱應(yīng)用回歸分析課程性質(zhì)專業(yè)課設(shè)計(jì)時(shí)間2014年5月26日2014年6月2日設(shè)計(jì)名稱檢驗(yàn)1949年-2012年農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間的 關(guān)系。設(shè)計(jì)要求1. 掌握線性回歸方程的建立及回歸方程的顯著性檢驗(yàn)的 法；并能解決建模中遇到的問(wèn)題，最終給出預(yù)測(cè)。2

4、. 通過(guò)實(shí)驗(yàn)加深理解應(yīng)用回歸分析在實(shí)踐中的應(yīng)用意義。設(shè)計(jì)思路與設(shè)計(jì)過(guò)程設(shè)計(jì)思路：為了對(duì)線性回歸方程的建立及回歸方程的顯著性檢驗(yàn)進(jìn)行 分析。先對(duì)理論部分進(jìn)行掌握，再搜集數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù) 進(jìn)行分析處理。設(shè)計(jì)過(guò)程： 先對(duì)相關(guān)定理和結(jié)論進(jìn)行整理 搜集數(shù)據(jù) 用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理 對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析計(jì)劃與進(jìn)度5月26 05月28日：先對(duì)相關(guān)定理和結(jié)論進(jìn)行整理，并 搜集數(shù)據(jù)；5月29 0-5月31日：用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，調(diào)整；6月1日一6月2 0:對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，定稿。任課教師 意見(jiàn)說(shuō)明農(nóng)林牧漁 業(yè)總產(chǎn)值農(nóng)業(yè)林業(yè)畜牧業(yè)漁業(yè)農(nóng)林牧漁 服務(wù)業(yè)19491952195719621965197019751976

5、1977197819791980198119821983設(shè)計(jì)名稱：檢驗(yàn)1949年-2012年農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間的關(guān)系。日期：2014年6月1日設(shè)計(jì)內(nèi)容：?jiǎn)挝唬ㄡ?198419851986198719881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007 20082009201020112012（1）畫(huà)散點(diǎn)圖（2）x與y之間是否大致呈線性關(guān)系（3）用最小二乘估計(jì)求出回歸方程（4）求回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差&（5）給出玄與厶的置信度為95%的區(qū)間估計(jì)（6）計(jì)算x與y的決定系數(shù)（7）對(duì)回歸方程作方差

6、分析（8）作回歸系數(shù)仇，0|顯著性分析（9）做相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（10）用線性回歸的plots功能繪制標(biāo)準(zhǔn)殘差的直方圖和正態(tài)概率圖，檢驗(yàn)誤差 項(xiàng)的正態(tài)性假設(shè)。設(shè)計(jì)目的與要求：1. 加深理解本課程的研究方法、思想精髓，提高解決實(shí)際問(wèn)題的能力，熟練掌握 SPSS常用統(tǒng)計(jì)軟件的應(yīng)用。2. 通過(guò)學(xué)習(xí)達(dá)到熟練掌握一元線性回歸建模過(guò)程，熟悉一元線性回歸建模步驟； 掌握模型選擇，參數(shù)估計(jì)，模型檢驗(yàn)，模型優(yōu)化和模型預(yù)測(cè)的方法。3. 學(xué)握診斷序列相關(guān)性（或異方差性）的方法，并能給出消除自相關(guān)性（或異 方差性）的方法。設(shè)計(jì)環(huán)境或器材、原理與說(shuō)明：設(shè)計(jì)環(huán)境器材：統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)室、SPSS軟件、EXCEL軟件等原理與說(shuō)明

7、：1、一元線性回歸模型的一般形式設(shè)隨機(jī)變量y與一般變量x的線性回歸模型為y=0o+0$ + ?仇稱為回歸常數(shù)，0稱為回歸系數(shù)。g是隨機(jī)誤差，我們常假定E()= 0var=722、F檢驗(yàn)對(duì)隨機(jī)變量y是否有明顯的影響。為此提出原假設(shè)H()： A=o構(gòu)造F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量如下F_ SSR/ SSE/(n-2)在正態(tài)假設(shè)下，當(dāng)原假設(shè)H。：人=0成立時(shí)，F(xiàn)服從自由度為(l,n-2)的F分布。3、t檢驗(yàn)t檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)推斷的一種方法，因此，檢驗(yàn)回歸系數(shù)是否顯著，等價(jià)于檢 驗(yàn)假設(shè)H：/3嚴(yán) 0如果接受原假設(shè)0,則x不顯著；如果拒絕原假設(shè)H。，則x是顯著的。在一元線性回歸中，回歸系數(shù)顯著性的t檢驗(yàn)與回歸方程顯著性的F檢

8、驗(yàn) 是等價(jià)的。4、擬合優(yōu)度擬合優(yōu)度用于檢驗(yàn)回歸方程對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度。樣本決定系數(shù)r2=SSR/SST,樣本決定系數(shù)疋的取值在0,1區(qū)間內(nèi)，疋越接近1,表明回歸擬合的效果越好；疋越接近0,表明回歸擬合的效果越差。與F檢驗(yàn)相比，疋可以更清楚直觀地反映回歸擬合的效果，但是并不能作為嚴(yán)格的顯著性檢驗(yàn)。5、通過(guò)畫(huà)散點(diǎn)圖我們可以從中觀察出樣本變量間是否有線性關(guān)系6、用普通最小二乘估計(jì)和最大似然估計(jì)可以對(duì)參數(shù)仇，幾進(jìn)行估計(jì)7、關(guān)于殘差圖：一般認(rèn)為，如果一個(gè)回歸模型滿足所給出的基本假定，所有殘 差是在0=0附近隨機(jī)變化，并在變化幅度不大的一條子帶內(nèi)。若e隨x的增大而 減小，則為異方差。6、消除異方差：一

9、元加權(quán)最小二乘估計(jì)法：用自變量的幕函數(shù)的倒數(shù)形式作為權(quán)數(shù)對(duì)原模型進(jìn)行加權(quán)：VV7 =設(shè)計(jì)過(guò)程（步驟）或程序代碼：1. 確定模型（1）散點(diǎn)圖：圖形一-1日對(duì)話框一-散點(diǎn)/點(diǎn)狀（2）回歸方程：分析-一回歸-一線性2. 模型檢驗(yàn)：（1）相關(guān)系數(shù)：分析一-相關(guān)一-雙變量3. 殘差檢驗(yàn)：（1）散點(diǎn)圖：圖形一-舊對(duì)話框一-散點(diǎn)/點(diǎn)狀4. 模型預(yù)測(cè)：（1）模型預(yù)測(cè)：分析一回歸一線性一保存一預(yù)測(cè)一為標(biāo)準(zhǔn)化分析一回歸一線性一統(tǒng)計(jì)量一保存一預(yù)測(cè)區(qū)間一均值5. 消除異方差：分析一回歸一權(quán)重估計(jì)一因變量，自變量，將自變量輸入權(quán)重變量，確定。設(shè)計(jì)結(jié)果與分析：一，確定模型：一元線性回歸是描述兩個(gè)變量之間統(tǒng)計(jì)關(guān)系的最簡(jiǎn)單的

10、回歸模型。拿到一組 數(shù)據(jù)，在建立回歸模型之前，通常先做出其散點(diǎn)圖，直觀地判斷一下它們之間的 數(shù)量關(guān)系，進(jìn)而選擇合適的理論回歸模型。（1）我們以農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為橫軸，以農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值為縱軸，做出散點(diǎn)圖。圖形 如下。農(nóng)林牧漁弛總產(chǎn)值6000.00-5000.00-4000.00-3000.00-2000.00-1000.00-.00-500.001000.001500.002000.002530.00農(nóng)業(yè)3000.00（2）通過(guò)散點(diǎn)圖我們看出樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)3,x）大致分別落在一條直線附近。這說(shuō) 明變量x與y之間具有明顯的線性關(guān)系。進(jìn)而，我們可以選擇一元線性回歸模型 來(lái)擬合此例。（3）我們以農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為自變量

11、兀，以農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值為因變量開(kāi)，做線性回 歸擬合，得到如下模型：系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tkSig.B的置信區(qū)問(wèn)B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版&下限上限1(#*)&.000農(nóng)業(yè).023.9971.000a.因變量：農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值由回歸系數(shù)表，可得一元線性回歸方程:)，=_107902+ l967x模型匯總b模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的 誤差更改統(tǒng)計(jì)量R方更 改V更改dfldf2Sig. F 更 改1.99Z.994.994.994142.000a. 預(yù)測(cè)變量：（常量），農(nóng)業(yè)。b. 因變量：農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值由模型匯總表可得回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差:0- = 116.30261(5)系敷模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tS

12、ig.B的置信區(qū)問(wèn)B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版下限上限1（常量）X.000農(nóng)業(yè).023.997.000a.因變量：農(nóng)林枚漁業(yè)總產(chǎn)值由回歸系數(shù)表可得回歸系數(shù):九的95%置信區(qū)間為, 久的95%置信區(qū)間為,（6）由模型匯總表得x與y的決定系數(shù)：r = 0.994二，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停喝薃八當(dāng)我們得到一個(gè)實(shí)際問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)回歸方程后，還不能馬上就用它去做分析和預(yù)測(cè)，因?yàn)閥=卩斜卩x是否真正描述了變量y與x之間的統(tǒng)計(jì)規(guī)律 性，還需運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)。(7)Anovab模型平方和df均方1;Sig.(1回歸.6101.61() 000 *殘差42總計(jì).06443a. 預(yù)測(cè)變量：（常量）.農(nóng)業(yè)。b. 因變量：農(nóng)林枚漁

13、業(yè)總產(chǎn)值由方差分析表可得Ft P值=.oo（r所以回歸方程顯著(8)系數(shù).模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig-B的置信區(qū)問(wèn)B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1下限上限1(*).000農(nóng)業(yè).023.997z-Pepu3suz)100.00000-.00000-.100.00000-200.00000-300.00000-.03500.001000.001500.002000.002500.003000.00農(nóng)業(yè)殘差圖表明y的觀測(cè)值的方差并不相同，而是隨著x的增加而減少后有不規(guī)則變 動(dòng)，即存在異方差。(11)消除異方差。對(duì)數(shù)似然值b.000.500a. 選擇對(duì)應(yīng)專以用于進(jìn)一步分 析，因?yàn)樗梢允箤?duì)數(shù)似然函數(shù) 最大化。b. 因變量：農(nóng)林枚漁業(yè)總產(chǎn)值， 源變量：農(nóng)業(yè)AN0VA平方和df均方1;Sig.回歸1.000殘差42 043總計(jì)43系數(shù)未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤試用版標(biāo)準(zhǔn)誤（常數(shù)）.000農(nóng)業(yè).038.990.022.000從上述結(jié)果可以看出取值為2 （因?yàn)槠鋵?duì)應(yīng)著最大的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值,所以權(quán)1 1wi = =-數(shù)為 才 從輸出結(jié)果來(lái)看，還原后的加權(quán)最小二乘法的估計(jì)結(jié)果為y = 17.616+1.700兀該模型通過(guò)了 F檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)，同時(shí)也消除了異方差性。結(jié)論：1952年-2012年第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出和總產(chǎn)出之間呈線性相關(guān)的關(guān)系。 設(shè)計(jì)體會(huì)與建議：