应用回归分析课程设计

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1、回归分析课程设计陈旭俊201030980105指导教师丁仕虹学院名称理学院专业名称统计学设计提交日期2012年12月-20-目录1.课程设计简述--------------------------------------------------------22.多元线性回归--------------------------------------------------------33.违背基本假设的情况-------------------------------------------------53.1异方差性------------------------------------

2、--------------------53.2自相关性--------------------------------------------------------63.3异常值检验------------------------------------------------------64.自变量的选择与逐步回归---------------------------------------------74.1所有子集回归----------------------------------------------------74.2逐步回归----------------------

3、----------------------------------85.多重共线性的情形及其处理-----------------------------------------105.1多重共线性诊断------------------------------------------------105.2消除多重共线性------------------------------------------------116.岭回归--------------------------------------------------------------127.主成分回归----------

4、------------------------------------------------148.含定性变量的回归模型----------------------------------------------15Logistic模型-------------------------------------------------------159.附录（程序代码）---------------------------------------------------17-20-1.课程设计简述本课程设计的主题是讨论国内生产总值GDP与一些因素，包括进出口额、旅客客运量、第一产业固定投

5、资额、居民消费价格指数等10个因素之间的统计关系。数据来源是网络数据库—中宏数据库，时间是2008年1月到2012年9月，以季度为时间单位。变量的定义在表1中给出，变量具体数值在表2给出。变量定义yGDP/亿元x1进出口总额/亿美元x2贸易差额/亿美元x3实际利用外商直接投资金额/亿美元x4固定资产投资施工项目个数/百个x5第一产业固定资产投资/亿元x6第二产业固定资产投资/亿元x7第三产业固定资产投资/亿元x8居民消费价格指数/%x9商品零售额/亿元x10人均可支配收入/元表1各变量定义表2数据-20-2.多元线性回归利用普通最小二乘法对回归参数进行估计（表3）表3最小二乘法参数估计结果

6、结果显示大多数参数不通过检验，首先剔除，再对剩余变量进行最小二次法估计。表4剔除x4后，最小二乘法参数估计结果可知仍有参数不通过检验，继续剔除。表5剔除x7后，最小二乘法参数估计结果同理继续进行剔除-检验步骤，直到参数均通过检验。过程依次剔除，和（详细过程略），并得到最终估计结果如下表。表6最终估计结果剩余参数为常数项、，，，和，均通过显著性检验。-20-表7方程拟合优度检验与显著性检验结果决定系数=0.971678，我们认为回归方程非常显著。F=89.2>F（6,12）=3.00，P值<α=0.05，拒绝原假设，表明回归方程高度显著。可知方程有效。得回归方程：下面再利用SAS软件，求出标

7、准化回归方程，输出结果如下表。表8标准化回归分析表得标准化回归方程：根据最终方程，我们可以很直观的看出，，，和所对应的因素，即实际利用外商直接投资金额等5个因素对GDP印象不大，而其它各因素对应自变量的系数的正负可以知道该因素对GDP的增长呈正性还是负性影响。-20-3.违背基本假设情况3.1异方差性绘制残差图图1最小二乘残差图从残差图看出，误差项没有呈现任何趋势，也无任何规律，初步判断不存在异方差性。下面进一步进行怀特