國內旅游總花費影響因素分析報告_第1頁
國內旅游總花費影響因素分析報告_第2頁
國內旅游總花費影響因素分析報告_第3頁
國內旅游總花費影響因素分析報告_第4頁
國內旅游總花費影響因素分析報告_第5頁
已閱讀5頁,還剩27頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上中國國內旅游總花費影響因素分析一、問題提出1、研究問題旅游可以促進人力、物力、資源的優(yōu)化利用,促進當?shù)氐南嚓P產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,解決就業(yè)問題,提高經(jīng)濟收益等都是大有裨益的。更重要是隨著旅游業(yè)的發(fā)展,當?shù)厝说挠^念將會發(fā)生根本改變,即按照市場需求,組織生產(chǎn),搞活流通,以信息化取代封閉的傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。旅游可以使單一資源產(chǎn)生規(guī)模效應,擴大單一資源的產(chǎn)品轉化和升級,將市場建在家門口,對外提高當?shù)氐挠绊懥ΑB糜螛I(yè)是現(xiàn)代服務業(yè)的重要組成部分,帶動作用大。加快旅游業(yè)改革發(fā)展,是適應人民群眾消費升級和產(chǎn)業(yè)結構調整的必然要求,對于擴就業(yè)、增收入,推動中西部發(fā)展和貧困地區(qū)脫貧致富,促進經(jīng)濟平穩(wěn)增

2、長和生態(tài)環(huán)境改善意義重大,對于提高人民生活質量、培育和踐行社會主義核心價值觀也具有重要作用。 中國旅游業(yè)的發(fā)展是與改革開放同步進行的。改革開放之前,由于受傳統(tǒng)計劃體制觀念的影響,注重生產(chǎn)輕視消費,旅游被當做一種奢侈品而遭到排斥,同時,國內生活水平普遍較低,對外又采取閉關鎖國政策,因此,旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展缺乏必要的物質基礎和政治條件。改革開放以后,隨著中國經(jīng)濟的發(fā)展,一方面,國民經(jīng)濟建設需要大量的資金;另一方面,由于對外開放的大門打開,境外游客和資本急于進入中國,從而為中國的旅游業(yè)形成創(chuàng)造了良好的內外條件和環(huán)境。本文通過對國內旅游總花費的影響因素展開研究,運用建立多元線性回歸模型的方法,探

3、討影響國內旅游總花費的主要因素,并對這些因素進行分析。2、數(shù)據(jù)來源(1994-2013,國家統(tǒng)計局)Y國內旅游總花費(億元) X1國內生產(chǎn)總值(億元) X2平均工資(元) X3客運量(萬人)x4國內游客(百萬人次) x5居民消費價格指數(shù)(上年=100)年 份國內旅游總花費(億元)國內生產(chǎn)總值(億元)平均工資(元)客運量(萬人)國內游客(百萬人次)居民消費價格指數(shù)(1987年=100)19941023.548197.95120524270.419951375.760793.75348629396.919961638.471176.65980640429.919972112.778973.0644

4、4644441.919982391.284402.37446695438.419992831.989677220003175.599214.69333744434.020013522.4.210834784437.020023878.4.712373878433.520033442.3.813969870438.720044710.7.3159201102455.820055285.9.4182001212464.020066229.7.4208561394471.020077770.6.3247211610493.620088749.3.4288981712522.

5、7200910183.7.8322441902519.0201012579.8.8365392103536.1201119305.4.0417992641565.0201222706.2.1467692957579.7201326276.1.2514833262594.83、定性分析為了研究國內旅游總花費的影響因素,把國內旅游總花費(億元)作為被解釋變量y,將國內生產(chǎn)總值(億元)、平均工資(元)、客運量(萬人)、國內游客(百萬人次)、居民消費價格指數(shù)(上年=100)作為解釋變量,分別設為x1,x2、x3、x4、x5,假定其多元線性回歸模型表示為:y = 0 +1x1 + 2x2 + 3x3 +

6、4x4 +5x5二、相關分析1、 數(shù)據(jù)基本描述Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN國內旅游總花費(億元)7.4595E37351.5831520國內生產(chǎn)總值(億元)2.1715E51.64588E520平均工資(元)2.01E414745.14720客運量(萬人)2.0126E68.31668E520國內游客(百萬人次) 1.3511E3834.4650320居民消費價格指數(shù)(上年=100)4.6773E273.11847202、 相關分析利用散點圖、簡單相關系數(shù)檢驗被解釋變量y和解釋變量x1, x2, x3, x4, x5之間的關系。根據(jù)散點圖可

7、以看出,國內旅游總花費y與國內生產(chǎn)總值x1、平均工資x2、客運量x3、國內游客x4、居民消費價格指數(shù)x5成正相關。Correlations國內旅游總花費(億元)國內生產(chǎn)總值(億元)平均工資(元)客運量(萬人)國內游客(百萬人次) 居民消費價格指數(shù)(上年=100)Pearson Correlation國內旅游總花費y1.000.974.968.785.986.855國內生產(chǎn)總值x1.9741.000.999.875.996.895平均工資x2.968.9991.000.875.994.891客運量x3.785.875.8751.000.847.814國內游客x4.986.996.994.8471

8、.000.886居民消費價格指數(shù)(上年=100)x5.855.895.891.814.8861.000Sig. (1-tailed)國內旅游總花費y.000.000.000.000.000國內生產(chǎn)總值x1.000.000.000.000.000平均工資x2.000.000.000.000.000客運量x3.000.000.000.000.000國內游客x4.000.000.000.000.000居民消費價格指數(shù)(上年=100)x5.000.000.000.000.000.N國內旅游總花費y202020202020國內生產(chǎn)總值x1202020202020平均工資x2202020202020客運量

9、x3202020202020國內游客x4202020202020居民消費價格指數(shù)(上年=100)x5202020202020從相關系數(shù)表中可以看出國內旅游總花費y與國內生產(chǎn)總值x1、平均工資x2、國內游客x4的相關系數(shù)都在0.9以上,高度相關;國內旅游總花費y與居民消費價格指數(shù)x5的相關系數(shù)在0.8以上,相關性也很強,國內旅游總花費y與客運量x3的相關系數(shù)在0.7以上,具有一定的相關性。所以,國內旅游總花費y與這五個自變量做回歸分析是合適的。三、模型建立根據(jù)之前建立的模型y = 0 +1x1 + 2x2 + 3x3 +4x4 +5x5 ,利用SPSS,采用強行進入的方法進行多元線性回歸,得到結

10、果如下:1、擬合優(yōu)度檢驗Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.993a.987.982987.66685.987207.735514.000.584a. Predictors: (Constant), 居民消費價格指數(shù)(上年=100), 客運量(萬人), 國內游客(百萬人次) , 平均工資(元), 國內生產(chǎn)總值(億元)b. Dependent V

11、ariable: 國內旅游總花費(億元)從上表可以看出,方程的復相關系數(shù)R=0.993,樣本決定系數(shù)R2=0.987,調整后的樣本決定系數(shù)為0.982,說明方程擬合優(yōu)度很好。ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.013E952.026E8207.735.000aResidual1.366E714.806Total1.027E919a. Predictors: (Constant), 居民消費價格指數(shù)(上年=100), 客運量(萬人), 國內游客(百萬人次) , 平均工資(元), 國內生產(chǎn)總值(億元)b. Dependen

12、t Variable: 國內旅游總花費(億元)由ANOVA表可知,在0.05的顯著性水平下,F(xiàn)值=207.735,P值為0.000,說明回歸方程高度顯著,x1, x2, x3, x4, x5整體上對y有高度顯著的線性影響?;貧w系數(shù)的檢驗CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-2265.0533283

13、.235-.690.502國內生產(chǎn)總值x1.042.038.9341.088.295.974.279.034.001776.155平均工資x2-.653.293-1.310-2.226.043.968-.511-.069.003364.442客運量x3-.001.001-.117-1.426.176.785-.356-.044.1427.038國內游客x413.1374.1691.4913.151.007.986.644.097.004235.720居民消費價格指數(shù)(上年=100)x5-3.9887.094-.040-.562.583.855-.149-.017.1915.241a. Depe

14、ndent Variable: 國內旅游總花費(億元)通過表格,我們看到平均工資x2、國內游客x4的回歸檢驗系數(shù)P值小于0.05,通過檢驗。而常數(shù)項、國內生產(chǎn)總值x1、客運量x3、居民消費價格指數(shù)x5系數(shù)檢驗P值均大于0.05,未通過檢驗。4、 殘差分析正態(tài)性檢驗根據(jù)直方圖和正態(tài)概率分布圖可以看到,殘差基本上符合正態(tài)性假設。5、殘差分析異方差檢驗CorrelationsABSE國內生產(chǎn)總值(億元)平均工資(元)客運量(萬人)國內游客(百萬人次) 居民消費價格指數(shù)(上年=100)Spearman's rhoABSECorrelation Coefficient1.000.158.158.

15、229.156-.008Sig. (2-tailed).506.506.332.510.975N202020202020國內生產(chǎn)總值x1Correlation Coefficient.1581.0001.000*.967*.998*.947*Sig. (2-tailed).506.000.000.000N202020202020平均工資x2Correlation Coefficient.1581.000*1.000.967*.998*.947*Sig. (2-tailed).506.000.000.000N202020202020客運量x3Correlation Coefficient.229

16、.967*.967*1.000.968*.910*Sig. (2-tailed).332.000.000.000.000N202020202020國內游客x4Correlation Coefficient.156.998*.998*.968*1.000.941*Sig. (2-tailed).510.000.000.000.000N202020202020居民消費價格指數(shù)(上年=100)x5Correlation Coefficient-.008.947*.947*.910*.941*1.000Sig. (2-tailed).975.000.000.000.000.N202020202020*

17、. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).由殘差圖可知,殘差圖上的點的散布是隨機的,不太有規(guī)律;由Correlations表可知,殘差絕對值與x1, x2, x3, x4,x5的相關系數(shù)分別為0.158,0.158,0.229,0.156,-0.08,相應的P值均大于0.05,說明殘差絕對值與自變量x1, x2, x3, x4,x5之間顯著不相關。故綜上所述,不存在異方差。6、自相關性檢驗Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Esti

18、mateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.993a.987.982987.66685.987207.735514.000.584a. Predictors: (Constant), 居民消費價格指數(shù)(上年=100), 客運量(萬人), 國內游客(百萬人次) , 平均工資(元), 國內生產(chǎn)總值(億元)b. Dependent Variable: 國內旅游總花費(億元)從模型匯總表中可知,D.W值為0.584,查D.W表,當n=20,k=5時,dL=0.90,du= 1.83, D.W

19、=0.584dL,且滯后殘差圖呈正相關關系,所以模型存在正自相關性。7、共線性診斷CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-2265.0533283.235-.690.502國內生產(chǎn)總值x1.042.038.9341.088.295.974.279.034.001776.155平均工資x2-.653.

20、293-1.310-2.226.043.968-.511-.069.003364.442客運量x3-.001.001-.117-1.426.176.785-.356-.044.1427.038國內游客x413.1374.1691.4913.151.007.986.644.097.004235.720居民消費價格指數(shù)(上年=100)x5-3.9887.094-.040-.562.583.855-.149-.017.1915.241a. Dependent Variable: 國內旅游總花費(億元)Collinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueC

21、ondition IndexVariance Proportions(Constant)國內生產(chǎn)總值(億元)平均工資(元)客運量(萬人)國內游客(百萬人次) 居民消費價格指數(shù)(上年=100)115.6221.000.00.00.00.00.00.002.3454.037.01.00.00.00.00.003.02814.064.01.00.00.56.00.014.00344.309.52.00.00.02.02.935.00168.413.14.00.35.22.46.016.000139.200.331.00.64.20.52.05a. Dependent Variable: 國內旅游總花

22、費(億元)由Coefficients表可以看出x1,x2,x4的VIF值都大于10,所以存在嚴重的多重共線性。由Collinearity Diagnostics表可知,自變量x2,x3, x4, x5的條件數(shù)均大于10,進一步說明自變量之間存在嚴重的多重共線性。8、異常值檢驗年 份SDR_1COO_1LEV_11994-0.257820.0.1995-0.983940.0.1996-0.636240.0.1997-0.046431.51E-040.19980.5.15E-050.19990.0.0.20000.0.0.20011.0.0.20021.0.0.20031.0.0.2004-0.1

23、47719.20E-040.2005-0.480880.0.2006-1.453380.0.2007-2.101490.0.2008-0.766430.0.2009-0.638430.0.2010-0.230330.0.20110.0.0.20122.0.0.20130.7.0.從上表可知,所有數(shù)據(jù)的刪除學生化殘差絕對值都小于3,除2013年庫克距離都小于0.5,該模型存在異常值。四、模型修改1.全模型存在的問題(1)常數(shù)項、國內生產(chǎn)總值x1、旅客運輸平均距離x3、居民消費價格指數(shù)x5系數(shù)檢驗P值均大于0.05,未通過檢驗;(2)存在自相關性;(3)自變量之間存在嚴重的多重共線性;(4)201

24、3年存在異常值。2. 修改利用SPSS軟件采用逐步回歸的方式,得到以下結果并加以分析。(1)擬合優(yōu)度檢驗Variables Entered/RemovedaModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1國內游客(百萬人次)x4 .Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).2平均工資(元)x2.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .0

25、50, Probability-of-F-to-remove >= .100).a. Dependent Variable: 國內旅游總花費(億元)Model SummarycModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.986a.972.9701269.59516.972619.067118.0002.992b.984.982974.59357.01313.546117.0

26、02.711a. Predictors: (Constant), 國內游客(百萬人次) b. Predictors: (Constant), 國內游客(百萬人次) , 平均工資(元)c. Dependent Variable: 國內旅游總花費(億元)由Model Summary表可知,方程的復相關系數(shù)R=0.986,樣本決定系數(shù)為R2為0.972,調整后的樣本決定系數(shù)為0.970,說明方程擬合程度很好。(2)回歸方程顯著性檢驗ANOVAcModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression9.979E819.979E8619.067.000aResi

27、dual2.901E718.858Total1.027E9192Regression1.011E925.054E8532.053.000bResidual1.615E717.628Total1.027E919a. Predictors: (Constant), 國內游客 x4b. Predictors: (Constant), 國內游客 x4, 平均工資 x2c. Dependent Variable: 國內旅游總花費 y由ANOVA表可知,在0.05的顯著性水平下,F(xiàn)值為532.053,P值為0.000,遠小于0.005,所以回歸方程高度顯著,說明x2、x4整體上對y有高度顯著的線性影響。(

28、3)回歸系數(shù)檢驗CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-4274.271550.449-7.765.000國內游客 x48.685.349.98624.881.000.986.986.9861.0001.0002(Constant)-6150.148662.057-9.289.000國內游客 x41

29、7.8222.4972.0237.137.000.986.866.217.01286.857平均工資 x2-.520.141-1.043-3.681.002.968-.666-.112.01286.857a. Dependent Variable: 國內旅游總花費 y由Coefficients表可知,常數(shù)項、平均工資x2和國內游客x4的回歸系數(shù)檢驗的P值均小于0.05,所以通過檢驗。故綜上述,該問題的最小二乘回歸模型為:y = -6150.148-0.52x2+17.822x4(4)殘差分析正態(tài)性檢驗根據(jù)直方圖和正態(tài)概率分布可以看出,殘差基本上符合正態(tài)性假設。(5)殘差分析異方差性檢驗Corr

30、elationsABSE平均工資 x2國內游客 x4Spearman's rhoABSECorrelation Coefficient1.000.195.191Sig. (2-tailed).409.420N202020平均工資 x2Correlation Coefficient.1951.000.998*Sig. (2-tailed).409.000N202020國內游客 x4Correlation Coefficient.191.998*1.000Sig. (2-tailed).420.000.N202020*. Correlation is significant at the

31、0.01 level (2-tailed).由殘差圖可知,殘差圖上的點的散布是隨機的,無任何規(guī)律;由Correlations表可知,殘差絕對值與x2, x4的相關系數(shù)分別為0.195,0.191,相應的P值均大于0.05,說明殘差絕對值與各自變量之間顯著不相關。故綜上所述,認為不存在異方差。(6)殘差分析自相關性檢驗Model SummarycModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson1.986a.972.9701269.59522.992b.984.982974.5936.711a. Predi

32、ctors: (Constant), 國內游客 x4b. Predictors: (Constant), 國內游客 x4, 平均工資 x2c. Dependent Variable: 國內旅游總花費 yD.W值為0.711,查D.W表,n=20,k=2,dl=1.20,du=1.41,D.W=0.711dL,模型存在正自相關性,用迭代法解決。通過進一步考察自相關系數(shù),1-1/2D.W=1-0.5*0.711=0.6445。求出相關系數(shù)后,做變量變換:yi,= yi-yi-1 ;xi,= xi-xi-1如果方程通過D.W 檢驗 , 迭代 結 束 , 否 則 , 繼續(xù) 重 復 上 述 過 程,直到

33、 通過D.W 檢驗 。(7)多重線性檢驗CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-4274.271550.449-7.765.000國內游客 x48.685.349.98624.881.000.986.986.9861.0001.0002(Constant)-6150.148662.057-9.289

34、.000國內游客 x417.8222.4972.0237.137.000.986.866.217.01286.857平均工資 x2-.520.141-1.043-3.681.002.968-.666-.112.01286.857a. Dependent Variable: 國內旅游總花費 yCollinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueCondition IndexVariance Proportions(Constant)國內游客(百萬人次) 平均工資(元)111.8571.000.07.072.1433.600.93.93212.7801

35、.000.01.00.002.2193.564.34.00.003.00240.430.651.001.00a. Dependent Variable: 國內旅游總花費(億元)由Coefficients表可知,各個自變量的VIF均大于10;由Collinearity Diagnostics表可知,共線性診斷中條件數(shù)有一個在40附近。綜上述,說明自變量間存在多重共線性。為了消除共線性,接下來我們剔除解釋變量x2。(8)異常值檢驗年 份SDR_2COO_2LEV_219940.0.0.1995-1.02550.0.1996-0.551630.0.19970.0.0.19980.3.78E-050.

36、19990.0.0.20000.0.0.0282220011.0.0.20020.0.019980.20031.0.0.127882004-0.515110.0.2005-0.727470.010970.2006-1.812810.0.2007-2.250040.0.2008-0.649230.0.2009-0.903620.0.20100.0.0.20110.0.0.20120.0.0.2469820131.503160.0.由上表可知,所有數(shù)據(jù)的刪除學生化殘差的絕對值均小于3,庫克距離也均小于0.5,故數(shù)據(jù)不存在異常值。五、模型修改1.模型存在的問題(1)自變量之間仍存在多重共線性;2.

37、修改剔除解釋變量x2,利用SPSS軟件采用逐步回歸的方式,得到以下結果并加以分析。(1) 擬合優(yōu)度檢驗Variables Entered/RemovedaModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1國內游客(百萬人次)x4.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).2客運量(萬人)x3.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050

38、, Probability-of-F-to-remove >= .100).a. Dependent Variable: 國內旅游總花費(億元)yModel SummarycModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.986a.972.9701269.59516.972619.067118.0002.990b.981.9781084.58337.0097.665117.01

39、3.601a. Predictors: (Constant), 國內游客(百萬人次)x4b. Predictors: (Constant), 國內游客(百萬人次)x4, 客運量(萬人)x3c. Dependent Variable: 國內旅游總花費(億元)y由Model Summary表可知,方程的復相關系數(shù)R=0.986,樣本決定系數(shù)為R2為0.972,調整后的樣本決定系數(shù)為0.970,說明方程擬合程度很好。(2)回歸方程顯著性檢驗ANOVAcModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression9.979E819.979E8619.067.000a

40、Residual2.901E718.858Total1.027E9192Regression1.007E925.034E8427.975.000bResidual2.000E717.086Total1.027E919a. Predictors: (Constant), 國內游客(百萬人次)x4b. Predictors: (Constant), 國內游客(百萬人次)x4, 客運量(萬人)x3c. Dependent Variable: 國內旅游總花費(億元)y由ANOVA表可知,在0.05的顯著性水平下,F(xiàn)值為619.067,P值為0.000,遠小于0.005,所以回歸方程高度顯著,說明x2、

41、x4整體上對y有高度顯著的線性影響。(3)回歸系數(shù)檢驗CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-4274.271550.449-7.765.000國內游客(百萬人次)x48.685.349.98624.881.000.986.986.9861.0001.0002(Constant)-2916.4266

42、79.462-4.292.000國內游客(百萬人次)x49.997.5601.13517.849.000.986.974.604.2833.528客運量(萬人)x3-.002.001-.176-2.769.013.785-.557-.094.2833.528a. Dependent Variable: 國內旅游總花費(億元)y由Coefficients表可知,常數(shù)項、平均工資x2和國內游客x4的回歸系數(shù)檢驗的P值均小于0.05,所以通過檢驗。故綜上述,該問題的最小二乘回歸模型為:y = -2916.426-0.002 x3+9.997x4(4)殘差分析正態(tài)性檢驗根據(jù)直方圖和正態(tài)概率分布可以看出

43、,殘差基本上符合正態(tài)性假設。(5)殘差分析異方差性檢驗CorrelationsE客運量(萬人)x3國內游客(百萬人次)x4Spearman's rhoECorrelation Coefficient1.000.589*.471*Sig. (2-tailed).006.036N202020客運量(萬人)x3Correlation Coefficient.589*1.000.968*Sig. (2-tailed).006.000N202020國內游客(百萬人次)x4Correlation Coefficient.471*.968*1.000Sig. (2-tailed).036.000.N

44、202020*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).由殘差圖可知,殘差圖上的點的散布是隨機的,無任何規(guī)律;由Correlations表可知,殘差絕對值與x3, x4的相關系數(shù)分別為0.589,0.471,相應的P值均大于0.05,說明殘差絕對值與各自變量之間顯著不相關。故綜上所述,認為不存在異方差。(6)殘差分析自相關性檢驗Model SummarycModelRR SquareAdjusted R

45、SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.986a.972.9701269.59516.972619.067118.0002.990b.981.9781084.58337.0097.665117.013.601a. Predictors: (Constant), 國內游客(百萬人次)x4b. Predictors: (Constant), 國內游客(百萬人次)x4, 客運量(萬人)x3c. Dependent Variable

46、: 國內旅游總花費(億元)yD.W值為0.601,查D.W表,n=20,k=2,dl=1.20,du=1.41,D.W=0.601dL,模型存在正自相關性,用迭代法解決。通過進一步考察自相關系數(shù),1-1/2D.W=1-0.5*0.601=0.6995。求出相關系數(shù)后,做變量變換:yi,= yi-yi-1 ;xi,= xi-xi-1如果方程通過D.W 檢驗 , 迭代 結 束 , 否 則 , 繼續(xù) 重 復 上 述 過 程,直到 通過D.W 檢驗 。第一次迭代:Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson1.983a.965.961646.74416.822a. Predictors: (Constant), x4', x

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論