文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › (推荐下载)SPSS线性回归分析案例

(推荐下载)SPSS线性回归分析案例

(推荐下载)SPSS线性回归分析案例
(推荐下载)SPSS线性回归分析案例

(完整word版)SPSS线性回归分析案例

编辑整理:

尊敬的读者朋友们:

这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望((完整word版)SPSS线性回归分析案例)的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈,这将是我们进步的源泉,前进的动力。

本文可编辑可修改,如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅,最后祝您生活愉快业绩进步,以下为(完整word版)SPSS线性回归分析案例的全部内容。

回归分析

实验内容:基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归

分析

【研究目的】

居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多,例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等.为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的经济模型去研究。

【模型设定】

我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析,影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入,故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X,选取2010年截面数据。

1、实验数据

表1:

2、实验过程

作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图,如图1:

表2

模型汇总b

表3

表4

系数

a

从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y )和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关

3、结果分析

表2模型汇总:相关系数为0。965,判定系数为0.932,调整判定系数为0.930,估计值的标准误877.29128

表3是相关分析结果。消费性支出Y与可支配收入X相关系数为0。965,相关性很高。

表4是回归分析中的系数:常数项b=704.824,可支配收入X的回归系数a=0.668。a的标准误差为0。034,回归系数t的检验值为19.921,P值为0,满足95%的置信区间,可认为回归系数有显著意义。得线性回归方程Y=0。668X+704.824。

【实验结论】

(1)结果显示,变量之间具有如下关系式:Y=0。668X+704.824.也就是说消费与收入之间存在稳定的函数关系。随着收入的增加,消费将增加,但消费的增长低于收入的增长.这与凯尔斯的绝对收入消费理论刚好吻合.但为了研究方便,这里假设边际消费倾向为常数。由公式知X每增长1个单位,Y增加0。668个单位。

(2)居民可支配收入是影响消费支出的最主要因素.因此,要大力发展经济,增加居民的可支配收入特别是提高低收入居民群体的收入,才能最大限度发挥消费对经济的拉动效应,促进消费的持续。

有效增长。

(3)居民的边际消费倾向数值越大,增加1单位居民可支配收入所引起的居民消费支出也越大。因此,政府可以实行一定的经济政策来增强居民的消费能力。

(4)在上述分析的基础上,可以进行更深入的分析.比如整理各地区食物支出总额,算出各地区食物支出总额占个人消费支出总额的比重,也就是恩格尔系数来说明经济发展、收入增加对生活消费的影响程度。一个地区的恩格尔系数越小,就说明这个地区经济越富裕。

相关文档