SPSS线性回归分析案例

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1、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

2、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1：2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入地区消费性支出Y(元)可支配收入X（元）北京19934.4829072.93天津16561.7724292.60河北10318.3216263.43山西9792.6515647.66内蒙古13994.6217698.15辽宁13280.041771

3、2.58吉林11679.0415411.47黑龙江10683.9213856.51上海23200.4031838.08江苏14357.4922944.26浙江17858.2027359.02安徽11512.5515788.17福建14750.0121781.31江西10618.6915481.12山东13118.2419945.83河南10838.4915930.26湖北11450.9716058.37湖南11825.3316565.70广东18489.5323897.80广西11490.0817063.89海南10926.7115

4、581.05重庆13335.0217532.43四川12105.0915461.16贵州10058.2914142.74云南11074.0816064.54西藏9685.5414980.47陕西11821.8815695.21甘肃9895.3513188.55青海9613.7913854.99宁夏11334.4315344.49新疆10197.0913643.77数据来源：《中国统计年鉴》2010年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：从散点图可以看出居民家庭平均每人每

5、年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：Y=a+bX表2模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差1.965a.932.930877.29128a.预测变量:(常量),可支配收入X（元）。b.因变量:消费性支出Y(元)表3相关性消费性支出Y(元)可支配收入X（元）Pearson相关性消费性支出Y(元)1.000.965可支配收入X（元）.9651.000表4系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B的95.0%置信区间B标准误差试用版下限上限1(常量)704.824625.6941.

6、126.269-574.8641984.512可支配收入X（元）.668.034.96519.921.000.599.736a.因变量:消费性支出Y(元)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

7、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

8、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