应用回归分析论文摘要.doc

数学与财经学院 统计年鉴论文 姓名: 班级： 学号: 目录 摘要 1 一、多元线性回归模型的基本理论 1 二、回归模型初步建立与检验 1 1.模型的建立 1 2.指标的选取 1 3.模型的检验 2 三、结果分析 4 关于影响GDP的回归分析 摘要 GDP是体现国民经济增长状况和人民群众客观生活质量的重要指标。的理论线性回归模型为： 其中，，...， 是n+1个未知参数，称为回归常数，，...，称为回归系数。y称为被解释变量（因变量），而被称为解释变量（自变量）。是随机误差，在多元线性回归模型中有四个基本假设： 假设一：随机误差项0均值假定； 假设二：随机误差项同方差 ； 假设三：随机误差项不相关 假设四：随机误差项服从如下正态分布 ,； 只有求得的经验回归方程通过了回归分析中各检验并满足上述四个假设时，我们才可以明确此时的经验回归方程对我们的样本数据拟合得好，可以用此时的回归模型作控制与预测了。 二、回归模型初步建立与检验 1.模型的建立 设随机变量为，一般变量为，则理论模型为： 其中，，...， 是n+1个未知参数，称为回归常数，，...，称为回归系数，是随机误差。 2.指标的选取 表1 1980-2003年我国的财政收入 年份 财政收入（亿元） 工业总产值（亿元） 农业也总产值（亿元） 建筑业总产值（亿元） 社会消费品零售总额（亿元） 受灾面积（十万公顷） 人口总数（百万人） obs Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 1980 1159.93 5154 1922.6 286.93 1794 445.26 987.05 1981 1175.79 5400 2180.6 282.3 2002.5 397.9 1000.72 1982 1212.33 5811 2483.3 345.33 2181.5 331.3 1015.9 1983 1366.95 6460 2750 419.51 2426.1 347.1 1030.08 1984 1642.86 7617 3214.1 517.15 2899.2 318.9 1043.57 1985 2004.82 9716 3619.5 675.1 3801.4 443.65 1058.51 1986 2122.01 11194 4013 808.07 4374 471.4 1075.07 1987 2199.35 13813 4675.7 954.65 5115 420.9 1093 1988 2357.24 18225 5865.3 1131.65 6534.6 508.7 1110.26 1989 2664.9 22017 6534.7 1282.98 7074.2 469.91 1127.04 1990 2937.1 23924 7662.1 1345.01 7250.3 384.74 1143.33 1991 3149.48 26625 8157 1564.33 8245.7 554.72 1158.23 1992 3483.37 34599 9084.7 2174.44 9704.8 513.33 1171.71 1993 4348.95 48402 10995.5 3253.5 12462.1 488.29 1185.17 1994 5218.1 70176 15750.5 4653.32 16264.7 550.43 1198.5 1995 6242.2 91894 20340.9 5793.75 20620 546.88 1267.43 1996 7407.99 99595 22353.7 8282.25 24774.1 458.21 1211.21 1997 8651.14 113733 23788.4 9126.48 27298.9 469.89 1223.89 1998 9875.95 119048 24541.9 10061.99 29152.5 521.55 1276.27 1999 11444.08 126111 24519.1 11152.86 31134.7 534.29 1236.26 2000 13395.23 85673.66 24915.8 12497.6 34152.6 471.19 1284.53 2001 1638