2023年數(shù)據(jù)模型與決策課程大作業(yè)

數(shù)據(jù)模型與決策課程大作業(yè)以我國汽油消費(fèi)量為因變量，乘用車銷量、城鄉(xiāng)化率和90#汽油噸價與城鄉(xiāng)居民人均可支配收入的比值為自變量時行回歸（數(shù)據(jù)為年度時間序列數(shù)據(jù)）。試根據(jù)得到部分輸出結(jié)果，回答下列問題：1）“模型匯總表”中的R方和標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差是多少？2）寫出此回歸分析所相應(yīng)的方程；3）將三個自變量對汽油消費(fèi)量的影響限度進(jìn)行說明；4）對回歸分析結(jié)果進(jìn)行分析和評價，指出其中存在的問題。1）“模型匯總表”中的R方和標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差是多少？答案：R方為0.9932=0.986；標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差為120910.14770.5）=347.722）寫出此回歸分析所相應(yīng)的方程；答案:假設(shè)汽油消費(fèi)量為Y,乘用車銷量為a,城鄉(xiāng)化率為b,90#汽油噸價/城鄉(xiāng)居民人均可支配收入為c,則回歸方程為：Y=240.534+0.0OsO27a+8649.895b-198.692c3）將三個自變量對汽油消費(fèi)量的影響限度進(jìn)行說明；。乘用車銷量對汽油消費(fèi)量相關(guān)系數(shù)只有0.00027,數(shù)值太小，幾乎沒有影響，但是城鄉(xiāng)化率對汽油消費(fèi)量相關(guān)系數(shù)是8649.895,具有明顯正相關(guān)，當(dāng)城鄉(xiāng)化率每提高1,汽油消費(fèi)量增長8649.895O乘用90#汽油噸價/城鄉(xiāng)居民人均可支配收入相關(guān)系數(shù)為-198.692,呈明顯負(fù)相關(guān),即乘用90#汽油噸價/城鄉(xiāng)居民人均可支配收入每增長1個單位,汽油消費(fèi)量減少198.692個單位。a,b,c三個自變量的sig值為0.000、0.000、0.009,在顯著性水平0.01情形下,乘用車消費(fèi)量對汽油消費(fèi)量的影響顯著為正。(4)對回歸分析結(jié)果進(jìn)行分析和評價,指出其中存在的問題。在學(xué)習(xí)完本課程之后，我們可以記錄方法為特性的不擬定性決策、以運(yùn)籌方法為特性的策略的基本原理和一般方法為基礎(chǔ),結(jié)合抽樣、參數(shù)估計、假設(shè)分析、回歸分析等知識對我國汽油消費(fèi)量影響因素進(jìn)行了模擬回歸，并運(yùn)用軟件計算出回歸結(jié)果，故根據(jù)回歸結(jié)果，對具體回歸方程，回歸準(zhǔn)確性，自變量影響展開分析。Anova表中，sig值是t記錄量相應(yīng)的概率值,所以t和sig兩者是等效的，sig要小于給定的顯著性水平，越接近于0越好。F是檢查方程顯著性的記錄量,是平均的回歸平方和平均剩余平方和之比,越大越好。在圖表中，回歸模型記錄值F=804.627,p值為0.000,因此證明回歸模型有記錄學(xué)意義，表現(xiàn)回歸極顯著。即因變量與三個自變量之間存在線性關(guān)系。系數(shù)表中，除了常數(shù)項系數(shù)顯著性水平大于0.05,不影響，其它項系數(shù)都是0.000,小于0.005,即每個回歸系數(shù)均具故意義。

怕關(guān)性-不城情化率案用隼箭R9g「口㈣”小廠’一:七由消費(fèi)信Pearson叱~1.958”960”,657"顯著性（雙倜）,000000000N38383838城M化事Pmscm?-1958"1882"?J61"柱（雙假）000000000N38393939集用季M費(fèi)PuarsQn-1.960"882”1?498”!!￥性（加0000,000.001N3839393990>UtlAtMSCUMPearsonr，-.657"-761U-.498"1支配收入■告性（取■000,000001N38393939“A01水?（雙■）141■■找?模型匯.總巳模型RR方調(diào)修R方差Durbin-Watson1.9933.985.741a.預(yù)測變量：（常量），9。#汽油/二：民人均可支配收入,乘用車銷量,城鎮(zhèn)化率。也因變量汽油消費(fèi)量Anava3模型平方和df均方FSig.1回掃291862813.5397287604.49804.627,000b殘差4110944.98934120910.147總計295973758.537a.因變量\：芳I油消費(fèi)量b.網(wǎng)測變量：（常量）,90#汽油版鎮(zhèn)居民人tn|標(biāo)收入.乘用車銷量,4MlMI

散點(diǎn)圖因變量：汽油滴費(fèi)量3-2*的Ln°。O?！恪恪ＩⅫc(diǎn)圖因變量：汽油滴費(fèi)量3-2*的Ln°。O。°°。O?j-40006000汽油消物局8000100001X00在模型設(shè)計中，乘用車銷量為、城鄉(xiāng)化率為、90#汽油噸價/城鄉(xiāng)居民人均可支配收入為三個自變量的單位均不同，因此會導(dǎo)致自變量前面的回歸系數(shù)不具有準(zhǔn)確的宏觀意義，因此需要對模型進(jìn)行實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化,也就是引入B系數(shù)，消除偏回歸系數(shù)帶來的數(shù)量單位影響。根據(jù)共線性記錄量中的變量的容差t和方差膨脹因子(VIF),自變量間存在共性問題，容差和膨脹因子為倒數(shù)關(guān)系，容差越小，膨脹因子越大,特別是城鄉(xiāng)化率VIF為H.213,說明共線性明顯，也許因素是由于樣本容量太小，也也許是城鄉(xiāng)化之后乘用車銷售量和、90#汽油噸價/城鄉(xiāng)居民人均可支配收入自身就具有相關(guān)性。缺少模型異方差檢查。在多元回歸模型中，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量因素、模型設(shè)定因素，異方差的存在會使回歸系數(shù)估計結(jié)果誤差較多，所以在建立模型分析的過程紅要對異方差進(jìn)行檢查。數(shù)據(jù)模型與決策使我們學(xué)會使用科學(xué)的分析和決策，對經(jīng)營管理活動實(shí)現(xiàn)合理化、精細(xì)化、科學(xué)化，從而避免了盲目的生產(chǎn)活動。通

過數(shù)據(jù)預(yù)測、假設(shè)檢查、公式、分析、驗(yàn)證等一系列的環(huán)節(jié)，將數(shù)據(jù)結(jié)果逐個展現(xiàn)。為我們的學(xué)習(xí)和工作提供了一些非常有用、便捷的，解決問題的方法。df345678910111213附表:t分布表:單尾檢查的顯著水平單尾檢查的顯著水平0.0500.025雙尾檢查的顯著水平0.102.3532.1322.0151.9431.8951.8608331.8121.7961.7827710.053.1827765714472.3652.3062.2622.2282.2012.1791600.0100.024.54174736