管理學統(tǒng)計實踐報告

1、GDP因素分析學習目的1. 系統(tǒng)地學習調查研究方法，對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行理論分析并得出相關結論。2. 理解并掌握所學理論知識，并將理論應用于實際中。3. 通過對數(shù)據(jù)得分析，更好地掌握統(tǒng)計軟件的應用。案例調查背景與分析隨著經(jīng)濟的發(fā)展，我國的國民生產(chǎn)總值不斷增加，物價水平不斷搜集，像農(nóng)業(yè)工業(yè)和服務業(yè)三大產(chǎn)業(yè)對GDP影響顯著的因素早已被專家們研究透了，所以我們組就是從研究居民收入、國家財政支出和就業(yè)人數(shù)這些不顯著的因素出發(fā)并從國家統(tǒng)計局搜集了一些資料通過綜合和整理，就它們對GDP的影響進行分析。GDP的影響因素首先我們要從宏觀上度量，我們收集了2006年各地區(qū)GDP的數(shù)據(jù)對這些數(shù)據(jù)做散點圖從各散點圖可以看

2、出GDP與財政支出，就業(yè)人數(shù)和居民總收入都具有一定的線性關系，但就業(yè)人數(shù)與財政總支出同GDP的線性關系比較密切，而與居民總收入關系最不密切。用Excel計算相關矩陣如下GDP財政總支出居民總收入就業(yè)人數(shù)GDP1財政總支出0.934581391居民總收入0.515551840.573192471就業(yè)人數(shù)0.960826120.88858880.3824535591從相關系數(shù)看，在與其他幾個變量的關系中，與就業(yè)人數(shù)的關系最大，而與居民收入關系最小。用并由excel輸出的一元回歸結果如下1財政總支出SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R0.934581R Square0.87344

3、2Adjusted R Square0.869078標準誤差2323.72觀測值31方差分析dfSSMSFSignificance F回歸11.08E+091.08E+09200.14461.51E-14殘差291.57E+085399676總計301.24E+09Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-3046.61851.4865-3.577990.001241-4788.1-1305.13-4788.1-1305.13X Variable 10.001077.56E-0514.147

4、251.51E-140.0009150.0012240.0009150.001224由上表方差可分析得出FFa/2說明財政總支出對GDP的影響是顯著的線性關系，由參數(shù)估計部分锝t>ta/2所以得出和上面同樣的結果。2國民總收入SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R0.51555184R Square0.2657937Adjusted R Square0.24047624標準誤差5596.91571觀測值31方差分析dfSSMSFSignificance F回歸分析1328868368.63.29E+0810.498440.002994殘差29908438499.1313

5、25465總計301237306868Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-3343.08073480.423791-0.960540.344725-10461.33775.185-10461.33775.185X Variable 10.879666980.2714913563.2401290.0029940.3244051.4349290.3244051.434929由上表方差可分析得出FFa/2說明居民收入對GDP的影響是顯著的線性關系，由參數(shù)估計部分锝t>ta/2所以得出和

6、上面同樣的結果。3就業(yè)人數(shù)SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R0.960826R Square0.923187Adjusted R Square0.920538標準誤差1810.329觀測值31方差分析dfSSMSFSignificance F回歸分析11.14E+091.14E+09348.53951.05E-17殘差29950414493277291總計301.24E+09Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-677.371543.4994-1.246320.22

7、2623-1788.95434.2096-1788.95434.2096X Variable 16.3828370.34189118.669211.05E-175.6835917.0820835.6835917.082083由上表方差可分析得出FFa/2說明就業(yè)人數(shù)對GDP的影響是顯著的線性關系，由參數(shù)估計部分锝t>ta/2所以得出就業(yè)人數(shù)對GDP的影響同樣是顯著的線性關系。并由excel輸出的多元回歸結果如下SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R0.979776945R Square0.959962862Adjusted R Square0.955514291標準誤差

8、1354.529105觀測值31dfSSMSFSignificance F回歸分析31.19E+093.96E+08215.79135.68E-19殘差27495382261834749總計301.24E+09Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-3439.26123850.0669-4.045870.000392-5183.45-1695.07-5183.4544-1695.068X Variable 10.0003147680.0001152.7348970.0108867.86E-

9、050.0005517.8616E-050.00055092X Variable 20.1676876350.0851841.9685320.059352-0.00710.342471-0.00709570.34247094X Variable 34.5096538980.5924557.6118093.46E-083.2940375.7252713.294036835.72527097根據(jù)表的回歸統(tǒng)計部分分析調整得判定系數(shù)為0.955514291說明在GDP變差中被三個因素解釋的比例為0.955514291，同時從方差分析中的結果可看出FFa/2此三個因素綜合對GDP的影響是顯著的但是彬并不

10、意味GDP與每個因素都有顯著的線性關系，從參數(shù)估計部分可檢驗每個變量的影響t1=2.734897,t2=1.968532,t3=7.611809,ta/2(27)=2.0518只有國民收入沒通過檢驗所以國民收入的影響是不顯著的。當然得出上述分析還需要其他證據(jù)。因為國民收入沒通過檢驗，也可能是其他原因造成的，但我們從上面的分析中得出了此三個因素對GDP的影響是顯著的。同時得到GDP財政支出x1，居民總收入 x2和就業(yè)人數(shù)x3的多元線性回歸方程y=-3439.26123+0.000314768x1+0.167687635x2+4.509653898第一個變量的系數(shù)表示，在其他兩變量不變的情況下財政支出每增加一億元GDP增加0.000314768億元第二個變量的系數(shù)表示，在其他兩變量不變的情況下居民總收入每增加一億GDP增加0.0167687635億元第三個變量的系數(shù)表示，在其他兩變量不變的情況下就業(yè)人數(shù)每增加一個單位GDP增加4.509653898億元總結從單方面說就業(yè)關系到國計