多元回归分析中变量的选择——spss的应用毕业论文(编辑修改稿)

多元回归分析中变量的选择——spss的应用毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

s y x2 x3 amp。 x1 y Correlation Significance (2tailed) . .053 df 0 4 x2 Correlation Significance (2tailed) .053 . df 4 0 解析：由上可知我国 网络普及度与淘宝交易额的偏相关系数为。 ③ 消除淘宝注册人数 和我国网络普及度的影响后，我国居民消费水平和淘宝交易额的偏相关系数： Correlations 10 Control Variables y x3 x1 amp。 x2 y Correlation .810 Significance (2tailed) . .051 df 0 4 x3 Correlation .810 Significance (2tailed) .051 . df 4 0 解析：由上可知， 我国居民消费水平和淘宝交易额的偏相关系数为。 ④消除我国居民消费水平和淘宝交易额的影响后，淘宝注册人数和我国网络 普及度的偏相关系数： Correlations Control Variables x1 x2 x3 amp。 y x1 Correlation .584 Significance (2tailed) . .224 df 0 4 x2 Correlation .584 Significance (2tailed) .224 . df 4 0 解析：由上可知， 淘宝注册人数和我国网络普及度的偏相关系数为。 ⑤消除淘宝注册人数和淘宝交易额的影响后 ，我国居民消费水平和我国网络普及度的偏相关系数： Correlations Control Variables x2 x3 y amp。 x1 x2 Correlation .863 Significance (2tailed) . .002 df 0 4 x3 Correlation .863 Significance (2tailed) .002 . df 4 0 解析：由上可知，我国居民消费水平和我国网络普及度的偏相关系数为。 ⑥消除 我国网络普及度和淘宝交易额的影响后，我国居民消费水平和淘宝注册人数的偏相关系数： Correlations 11 Control Variables x3 x1 y amp。 x2 x3 Correlation Significance (2tailed) . .306 df 0 4 x1 Correlation Significance (2tailed) .306 . df 4 0 解析：由上可知， 我国居民消费水平和淘宝注册人数的 偏相关系数为。 综上： 从以上的偏相关系数来看，如果 我国网络普及度和居民消费水平 保持不变， 淘宝注册人数与淘宝交易额之间存在显著相关， 当淘宝交易额和居民消费水平的保持不变时，我国网络普及度和淘宝交易额之间存在显著负相关，当淘宝注册人数和我国网络普及度的保持不变时，我国居民消费水平和淘宝交易额的也存在显著相关，当我国居民消费水平和淘宝交易额保持不变时，淘宝注册人数和我国网络普及度之间存在显著相关，当我国网络普及度和淘宝交易额保持不变时，我国居民消费水平和淘宝注册人数存在显著负相关。 但是其关系强度较 前者略低，所以经过以上系数得到的偏相关系数可以看出，其相关程度较原关系的强度低，应采用原数据的自变量和因变量。 即所采用的自变量和因变量保持不变。 对数据进行回归分析，得到如下结果： 解析：复相关系数为 ，判定系数为 ，调整系数为 ，估计值的标准误差为。 ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 3 .000a Residual 4 Total 7 12 ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 3 .000a Residual 4 Total 7 a. Predictors: (Constant), x3, x1, x2 b. Dependent Variable: y 解析：由上面结果的看其显著性检验结果为，回归平方和为 ，残差平方和，总平方和 ， F统计量的值为 ，对应的概率 P值为 ，小于显著性水平 ， ,即：淘宝交易总额 y与淘宝网注册人数 1x 、我国网络普及度 2x和我国居民消费水平 3x 之间存在线性关系，所以可认为所建立的回归方程有效。 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .050 x1 .636 .659 .016 x2 .043 x3 .879 .031 a. Dependent Variable: y 解析：由上图可知，因变量 y与常数项和自变量 1x ， 2x ， 3x 的回归的标准化回归系数分别为 ， ， ,。 3 个回归系数 B 的显著性水平 1x 小于 ，这里可以认为自变量 1x ， 2x ， 3x 对因变量 y有显著性影响。 于是得到回归方程为 : 321 1 3 8 2 9 . 7 0 9 xxxy  由上图可知 对 数据 进行 t值检验 ， 在给定的  ，自由度 n=82=6 的临界值时，查表得  13 因为 1x ， 2x ， 3x 的参数对应的 t统计量的绝对值均大于 ，这 说明 5%的显著性水平下，斜率系数均显著不为 0，表明淘宝网注册人数 1x ，我国网络普及度 2x ，我国居民消费水平 3x 等变量联合起来对该商品的消费支出有显著的影响。 P检验：由上表可以看出各自变量以及常数项的 P值分别为： ， , ，可以看出其 P 值均小于 ，均通过检验 综 上所述，三个自变量对因变量都有显著性影响，并都通过了检验可以得到最优方程式为 : 321 1 3 8 2 9 . 7 0 9 xxxy  通过 SPSS 操作最后 得到的 淘宝交易额的 预测方程式： 321 1 3 8 2 9 . 7 0 9 xxxy  再加上最后对数据的检验可以得出淘宝网注册人数 1x ， 我国网络普及度 2x ， 我国居民消费水平 3x 等变量联合起来对淘宝交易总额 y有显著的影响。 影响公式可以近似为： 321 1 3 8 2 9 . 7 0 9 xxxy  即：淘宝注册人数增加就可使得淘宝网的交易额增加。 众所周知我国网络普及度是在逐年增加的，这里表现出的网络普及度为负指标，并不代表网络普及度要递减才可以使得淘宝交易额增加，随着社会的发展，中国的发展更是越来越迅速，网络普及 度的增加使得更多的地方有网络，更多的人了解网络才能使得我国淘宝注册人数的增加。 这两个自变量之间存在着相对严密的关系。 人均收入的增加固使得人们的消费指数上升，那么人们在网络购物和日常消费的比例也会发生变化，这里我们可以看出这个比例是在增加的，那么淘宝交易额增加也是必不可少的。 14 第三章案例 分析 二 ：我国 财政收入 的研究 数据的来源及变量的 解释 为研究我国财政收入 情况，为研究人均国内生产总值，经济活动人口，全社会固定资产投资，进出口总额，居民消费价格指数对财政收入 的影响 ， 通过中国国家统计局 下载 2020 年到 2020 年的数据进行研究。 人均国内生产总值 1x 是指国内生产总值的绝对值与该年平均人口的比值，是衡量一个国家或地区每个居民对该国家或地区的经济贡献或创造价值的指标。 经济活动人口 2x 是指在 16周岁及以上，有劳动能力，参加或要求参加社会经济活动的人口。 包括就业人员和失业人员。 全社会固定资产投资 3x 是指以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称。 其 反映 固定资产投资规模、结构和发展速度的综合性指标的同时，也 是观察工程进度和考核投资效果的重要依据。 我国的 进出口总额 4x 是指实际进出我国国境的货物总金额。 其 用以观察一个国家在对外贸易方面的总规模。 财政收入 y指国家财政参与社会产品分配所取得的收入，是实现国家职能的财力保证。 财政收入按现行分税制财政 体制划分为中央本级收入和地方本级收入。 原数据如下： 年份 财政收入(亿元 )y 人均国内生产总值(元 )x1 经济活动人口(万人 )x2 全社会固定资产投资 (亿元 )x3 进出口总额 (人民币亿元 )x4 1992 年 66782 1993 年 67468 11271 1994 年 4044 68135 1995 年 68855 1996 年 69765 1997 年 70800 15 1998 年 72087 1999 年 72791 2020 年 73992 2020 年 73884 2020 年 74492 2020 年 10542 74911 2020 年 75290 2020 年 76120 116922 2020 年 76315 140974 2020 年 76531 166864 2020 年 77046 179921 2020 年。