SPSS多元統(tǒng)計論文回歸分析

1、word 回歸分析在商品的需求量分析中的運用 摘要：本文結(jié)合多元統(tǒng)計分析理論中關(guān)于多元線性回歸分析的應用，對商品需求量與商品價格和人均月收入的關(guān)系的線性方程進行探索研究?；貧w分析的根本思想是描述假設(shè)干個變量間的統(tǒng)計關(guān)系，以研究一個或多個自變量與因變量之間的內(nèi)在聯(lián)系。而回歸分析研究又包括線性回歸和非線性回歸。本文就是運用線性回歸來分析商品需求量和商品價格，人均月收入之間的關(guān)系的。關(guān)鍵詞： 線性回歸 線性方程 商品需求量一引言 隨著我國經(jīng)濟的快速開展，人們的物質(zhì)生活條件越來越好，各種各樣的商品出現(xiàn)在人們的日常生活中。隨著人們收入水平的不斷變化，隨著商品價格的不斷變化，人們對某種商品的需求量也不同。

2、如果生產(chǎn)的商品量大于商品的需求量，那么會導致資源浪費，商品的價格下降；反之如果商品的生產(chǎn)量少于商品的需求量，那么會導致商品供給缺乏，價格上漲。以上兩種情況都會對經(jīng)濟開展造成不利的影響。因此，對商品需求量的預測是必要的。那么，應該如何預測商品的需求量呢？為此，本文在參閱相關(guān)文獻的根底上，根據(jù)東方財富網(wǎng)所提供的某地19962995年10年間對某品牌的手表需求量和商品價格，人均月收入的數(shù)據(jù)采用線性回歸的方法進行回歸分析，并對模型進行檢驗，預測。2 經(jīng)濟理論分析、所涉及的經(jīng)濟變量（1） 經(jīng)濟理論分析：1.需求：是指在各種不同價格水平下，消費者愿意且能夠購置的商品或效勞的數(shù)量；2.需求與價格之間存在這需

3、求規(guī)律，即“在其它條件不變的條件下，一種商品的價格上升會引起該商品的需求量減少，價格下降會引起該商品的需求量增多；由此我們引出需求的價格彈性的概念，它是指需求量對價格變動的反響程度，是需求量變化的百分比除以價格變化的百分比，即公式： 3.同理，需求與收入的關(guān)系可以用需求的收入彈性分析，它表示某一商品的需求量對收入變化的反響程度，即公式： 2變量的設(shè)定：在經(jīng)濟生活中，我們不難發(fā)現(xiàn)價格和收入水平的上下對商品需求量有著直接且密切的影響，故所建立的模型是一個回歸模型！其中“商品價格與“消費者平均收入分別是自變量x1、x2，“商品需求量是因變量y 。3 模型的建立經(jīng)濟理論指出，商品需求受多種綜合因素的影

4、響，如商品價格、消費者收入水平、消費者對未來的價格預期、相關(guān)商品的價格、消費者偏好等，而其中最重要的因素就是價格與消費者收入水平，即價格和消費者收入水平與需求量之間存在單方向的因果關(guān)系；由此，我們可設(shè)以下回歸模型： 4 相關(guān)變量的數(shù)據(jù)收集 我們將以某地區(qū)消費者對當?shù)啬称放齐娮邮直淼男枨罅侩S價格與平均收入變動的資料進行回歸分析，并對估計模型進行檢驗,。 年份1996199719981999200020012002200320042005商品價格元/件89787060695245563245 人均月收入元5605306006807508308808309801100 需求量件58004890620

5、06800710089009000810099909800自變量：商品價格x1人均月收入x2因變量：商品需求量y五數(shù)據(jù)在SPSS軟件中的輸入,運行過程及模型的結(jié)果 翻開SPSS軟件選擇輸入數(shù)據(jù)如下列圖選擇分析回歸線性回歸選擇需求量為因變量，商品價格和人均月收入為自變量得出模型結(jié)果輸入移去的變量b模型輸入的變量移去的變量方法1人均月收入, 商品價格.輸入a. 已輸入所有請求的變量。b. 因變量: 需求量模型匯總b模型RR 方調(diào)整 R 方標準 估計的誤差Durbin-Watson1.977a.954.941427.955402.078a. 預測變量: (常量), 人均月收入, 商品價格。b. 因變

6、量: 需求量Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸26570539.201213285269.60172.539.000a殘差1282022.7997183145.828總計27852560.0009a. 預測變量: (常量), 人均月收入, 商品價格。b. 因變量: 需求量系數(shù)a模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計量B標準 誤差試用版容差VIF1(常量)4990.5192280.0932.189.065商品價格-35.66617.871-.348-1.996.086.2164.636人均月收入6.1931.652.6553.749.007.2164.636a. 因變量: 需求

7、量殘差統(tǒng)計量a極小值極大值均值標準 偏差N預測值5284.176310197.55277658.00001718.2206310殘差-600.72022624.14581.00000377.4211910標準 預測值-1.3821.478.0001.00010標準 殘差-1.4041.458.000.88210a. 因變量: 需求量由以上數(shù)據(jù)可知回歸方程為： 6 模型的檢驗（1） 多元統(tǒng)計學檢驗1. 擬合優(yōu)度檢驗:根據(jù)SPSS軟件給出的結(jié)果，樣本決定系數(shù)R2=0.954.由R2的意義來看，其值越接近于1，意味著模型的擬合優(yōu)度越高。所以，本模型具有較高的擬合優(yōu)度。2. 回歸系數(shù)的顯著性檢驗：方程

8、的顯著性概率為0.0648；參數(shù)的顯著性概率為0.0862、0.0072；因此根據(jù)t檢驗原那么，在顯著性水平為0.1的條件下，估計方程模型顯著，拒絕原假設(shè)H0；3.回歸方程的顯著性檢驗：由SPSS運行結(jié)果可知，F(xiàn) 值為72.539 ； 顯著性概率小于0.001， 由F檢驗的原那么可知，在顯著性概率為0.05的條件下，回歸方程顯著成立，拒絕H0 。4.多重共線性檢驗 可由回歸結(jié)果知商品價格和人均月收入的VIF值都為4.636比擬小。故無多重共線性。5. 獨立性檢驗 由模型結(jié)果得DW值為2.078，在2左右，無一介及高階自相關(guān)性。6. 殘差的正態(tài)性檢驗 正態(tài)概率圖大致

9、為一條直線，正態(tài)性假設(shè)成立。二經(jīng)濟意義檢驗1.為正數(shù)，在價格與人均收入接近于零時，人們對該電子產(chǎn)品仍存在需求。2.為負數(shù)，說明商品需求與價格之間參存在負的線性關(guān)系。3.為正數(shù)，說明商品需求與收入水平成正向的線性關(guān)系。七.運用模型回歸模型進行預測 由回歸方程模型分析可知，商品價格和消費者收入水平是密切影響商品需求量的主要因素；商品價格x1與商品需求量y之間存在負的線性關(guān)系，而消費者平均收入x2與商品需求量y之間存在正的線性關(guān)系；故可預測，商品需求量會隨著商品價格的升高而減少，隨著消費者收入水平的提高而增加，而實際的商品需求量最終由這兩種甚至更多種因素綜合決定。  假設(shè)2022年該地區(qū)該電子手表的價格為50元x1=50消費者人均月收入為2000 元即x2=2000，那么由回歸方程： 將x1=50， x2=2000 帶入方程中可得：y=15593 。計算可知，該地區(qū)該品牌的電子手表在2022年的需求量將估計到達15593件。八.結(jié)束語運用多元統(tǒng)計學中回歸分析的方法，在商品價格和消費者收入水平的情況下，我們就可以根據(jù)回歸方程，預測相應的商品需求量的增減趨勢！但是，我們也不能否認隨著經(jīng)濟的開展與人們對時尚