回归分析实验报告.doc

财政收入研究摘要本文是对财政收入与农业增加值、工业增加值、建筑业增加值、人口数、社会消费总额、受灾面积进行多元线性回归。首先,根据所给数据,对数据进行标准化,然后进行相关性分析,初步确定各因素与财政收入的相关程度。再运用逐步回归分析,确定了变量子集为工业增加值、人口数和社会消费总额。之后,为了消除复共线性,用主成分估计对回归系数进行有偏估计,获得了模型的回归系数估计值。最后,对所得结果作了分析,并给出了适当建议。一、数据处理为了消除变量间的量纲关系,从而使数据具有可比性,运用spss对所给数据进行标准化。二、相关性分析要对某地财政收入影响因素进行多元回归分析,首先要分析财政收入与各自变量的相关性,只有与财政收入有一定相关性的自变量才能对财政收入变动进行解释。运用spss得到变量间的相关系数表如下:表一:相关系数表x1:农业x2:工业x3:建筑业x4:人口数x5:社会消费总额x6:受灾面积y:财政收入x1:**.972**.906**.978**.487*.970**Sig.(2-tailed).:****.892**.999**.472*.987**Sig.(2-tailed).:**.996****.995**.452*.986**Sig.(2-tailed).:农业x2:工业x3:建筑业x4:人口数x5:社会消费总额x6:受灾面积y:财政收入x1:**.972**.906**.978**.487*.970**Sig.(2-tailed).:****.892**.999**.472*.987**Sig.(2-tailed).:**.996****.995**.452*.986**Sig.(2-tailed).:**.892**.876****.560**.883**Sig.(2-tailed).:**.999**.995**.903***.991**Sig.(2-tailed).:*.472*.452*.5