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关于回归统计学论文

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一

种统计分析方法。下文是店铺为大家整理的关于回归统计学论文的范

文，欢迎大家阅读参考!

关于回归统计学论文篇1

广西CPI指数统计数据多元回归分析

摘要：本文针对目前大众所最关心的物价问题，通过多元回归分

析模型，结合广西1999～2009年消费品零售价格和服务项目价格变

动相关数据，分析价格波动对居民消费的影响程度，给出影响广西CPI

指数上涨的主要因素，并提出相应的措施。

关键词：CPI指数;多元回归;主成分分析

物价与日常生活息息相关，居民消费物价指数(CPI)主要包括食品、

工业消费品、服务类(教育、医疗、交通等)的价格，是根据与居民生活

有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标。在广西，居民消费

支出是消费的主体且相对薄弱，价格总水平低位运行，但2007年以来

居民消费物价指数增长速度产生了显著的波动。针对目前大众所最关

心的物价问题，分析消费品零售价格和服务项目价格变动的相关数据，

了解CPI变化规律和价格波动对居民消费的影响程度，为采取相应的

措施提供依据，具有十分重要的意义。

一、建立居民消费价格指数回归分析模型

在实际问题的研究和分析中，往往涉及多个变量，国家统计局将

构成中国CPI指标的200多种商品和服务分为8个主要的类别。其中，

中国CPI中食品的权重占到34%，食品价格的变动对于CPI的变动有

很大的影响。下面根据收集的数据建立数学模型做具体的分析。

由中国统计年鉴和广西统计年鉴，收集广西1999～2009年来居

民消费价格指数的有关数据。设Y为居民消费价格总指数，考虑的主

要因素有：食品x1，烟酒及其用品x2，衣着x3，家庭设备用品和维

修服务x4，医疗保健和个人用品x5，交通和通讯x6，娱乐教育文化

用品和服务x7，居住x8。建立多元线性回归模型。其表达式为：

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Y=b0+bixi，式中b0，…，b8为回归系数。建模数据，见表1。

二、用SPSS求回归系数及分析

使用SPSS软件对表1的因变量与所有自变量做相关分析，可得回

归方程：

Y=-

8.399+0.282x1+0.191x2+0.111x3+0.071x4+0.015x5+0.089x6+0.

118x7+0.21x8(1)

由此可知，所定义的各自变量对居民消费价格指数Y的影响都比

较显著，且能通过检验(F=612.780)。

关于模型是否成立的方差分析结果，可以看出，自变量对因变量

有解释作用，所建立的线性回归模型具有合理性。

三、模型的检验与分析

建立多元线性回归数学模型后，还需要进行检验处理，使得到的

数学模型更加完善。

1、拟合优度检验。

系数R2=0.998，测度了回归直线对数据的拟合程度，即回归方程

中的8个自变量可以对价格指数Y进行99.8%的解释。说明回归方程

的拟合度不错，模型较好地反映了8个自变量对CPI变动的共同影响。

回归估计的标准误差S=0.1478，它是衡量回归直线代表性大小的统计

分析指标，说明样本回归效果较好。

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