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文档简介

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In this paper, through the use of scatter plot, single-correlation coefficient, correlation coefficient tests, a method of linear regression analysis of the problem statement concluded that in order to guide practice and improve the primary industry contribution to gross domestic product rate. To raise awareness of the importance of primary industry and the first industry.【关键词】:第一产业、国内生产总值、散点图、单相关性系数、相关系数的检验、一元线性回归一第一产业(一) 第一产业定义 第一产业,又称第一次产业。按“三次产业分类法”划分的国民经济中的一个产业部门。指以利用自然力为主,生产不必经过深度加工就可消费的产品或工业原料的部门。其范围各国不尽相同。一般包括农业、林业、渔业、畜牧业和采集业。有的国家还包括采矿业。中国国家统计局对三次产业的划分规定,第一产业指农业(包括林业、牧业、渔业等)。首先把国民经济划分为三次产业的是新西兰经济学家费希尔(ABFischer)和英国经济学家克拉克(CGClark)。第二次世界大战后,经济学界普遍采用了这种划分方法。(二) 第一产业的分类农业、林业、渔业、畜牧业、采集业,有的国家还包括采矿业。二国内生产总值(一)国内生产总值的重要性 从生产角度看,GDP不仅能够反映一个国家(或地区)的生产规模,而且能够反映这个国家的产业结构,如一、二、三产业在整个国民经济中所占的份额。这对于了解一个国家(或地区)的产业结构现状及其发展变化规律,制定正确的产业发展政策,引导产业结构健康地发展具有重要的意义。从使用角度看,GDP不仅能够反映一个国家(或地区)的需求规模,而且能够反映需求结构,也就是最终消费、资本形成和净出口在总需求中所占的份额。这对于了解一个国家(或地区)的需求结构现状及其发展变化规律,制定正确的消费、投资和进出口政策,引导需求结构健康地发展具有重要的意义。从地域角度看,GDP不仅能够反映各个地区的经济总量,而且能够反映各个地区的产业结构、需求结构,这对于了解一个地区经济、产业、需求分布状况,制定正确的地区经济协调发展政策具有重要的意义。 通过不变价GDP能够计算经济增长速度,它反映一个国家(或地区)的经济增长实际变动情况。通过现价GDP和不变价GDP之比能够计算GDP缩减指数,它通常被视为通货膨胀率,反映全社会价格总水平的变动情况。因此,GDP是最重要的宏观经济统计指标之一,它是人们了解和把握一个国家(或地区)的宏观经济运行状况的有效工具,是制定经济政策的重要依据,也是检验经济政策科学性和有效性的重要手段。【以上都是多余的,你还没有入门,你没有文章的中心思想】既然第一产业与国内生产如此重要,那么我们就有必要对第一产业与国内生产总值的相关关系进行研究,分析。得出重要结论,以便指导我们的决策和行为,保证第一产业的发展。下表是19852007年间我国第一产业与国内生产总值的关系表序号年份国内生产总值(亿)第一产业(亿)比重(%)119858964.42564.428.606492198610202.22788.727.33433198711962.5323327.026124198814928.33865.425.89315198916909.24265.925.228286199018547.9506227.29157199121617.85342.224.712048199226638.15866.622.023349199334634.46963.820.106610199448197.99572.719.8612411199560793.712135.819.9622712199671176.614015.419.691021319977897314441.918.2871414199884402.314817.617.5559215199989677.11477016.470216200099214.614944.715.063172001109655.215781.314.39175182002120332.71653713.74273192003135822.817381.712.79734202004159878.321412.713.39312212005183867.92242012.19354222006209406.82404011.48005232007249529.92862711.47237从上表中可以看出19852007年这22年间我国第一产业逐年增长,而国内生产总值也成正比例增长,国家致力于发展第一产业,以带动城市化水平。为了更好地了解它们两者之间的关系,故依据第一产业与国内生产总值的数据画出其散点图。(二)散点图散点图又称相关图,它是用直角坐标系的x轴代表自变量,y轴代表因变量,将两个变量间相对应的变量值用坐标点的形式描绘出来,用以表明相关点分布状况的图形。下图是第一产业与国内生产总值的散点图。【看来你对回归方程根本不理解,它有什么经济意义,对现实如何解释】通过散点图可知:可大致把两者关系看作为呈线性相关,为下面一无线性回归作准备。两者的相关程度到底有多大,现引入相关系数r【相关系数到这个具体问题上如何解释,具有什么经济含义】,它是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。经计算r= -0.98389324,故两都呈现高度的线性相关关系。由于样本系数的随机性,那么样本系数能否说明总体的相关程度呢?只有通过检验才能下结论,以下是相关系数的检验。(三)相关系数的检验(1) 提出零假设和备选假设H0:(xy)=0,H1:(xy)0【你还没有明白相关系数检验的意义是什么。公式符号要公式编辑器】(2) 构造T统计量并计算。(3) 给定显著水平a,查t分布表得临界值ta/2(n-2)(4) 判断如果H0:(xy)=0 H1:(xy)0n=22 自由度:22-2=20 r=-0.98389324 t*t=(r*r*9)/(1-r*r)= 666.4877 所以 t=25.8164226取a=0.05,查t分布表得临界值t 0.025(20)=2.048因为t=25.8164226 t 0.025(20)=2.048,所以有98%的置信度认为(xy)不为零,即x与y之间线性相关显著。为使相关分析更加深入和继续,现对变量进行一元线性回归分析(四)一元线性回归分析一元线性回归定义:【你的文章很乱,前面回归方程与这里是什么关系呢?】 一元线性回归:回归分析是能过一个变量或一些变量的变化来解释另一个变量的变化,变量之间的关系是因果关系。而在这之中,如果原散点图中的自变量与因变量如果呈线性相关的话且只有一个变量的叫一元回归。设国内生产总值与第一产业的回归方程为:y=a+bx由b=(nxy-x*y)/(n(x2)-(x)2)=-0.83430266a=y/n-b*x=28.50252488所以yc=-0.83430266x-28.50252488.下表是回归方程系计算值与实际值对照表直线回归分析计算表XYX-X.Y-Y.(X-X.)(Y-Y.)(X-X.)*2(Y-Y.)*2127.3343-118.42626-88.47569110.2571.00179227.0261-9.58.11808-77.1217590.2565.90321325.8931-8.56.98506-59.3729972.2548.79104425.2283-7.56.32023-47.4017556.2539.94536527.2915-6.58.38345-54.4924642.2570.28232624.712-5.55.804-31.9219930.2533.6864722.0233-4.53.1153-14.0188420.259.705083820.1066-3.51.19855-4.19494212.251.436534919.8612-2.50.95319-2.3829866.250.908581019.9623-1.51.05422-1.5813322.251.1113831119.691-0.50.78298-0.3914890.250.6130541218.28710.5-0.6209-0.3104540.250.3855271317.55591.5-1.3521-2.0281872.251.8282411416.47022.5-2.4378-6.0946046.255.9430731515.0633.5-3.845-13.4576412.2514.784331614.39174.5-4.5163-20.3233320.2520.396931713.74275.5-5.1653-28.4092230.2526.680461812.79736.5-6.1107-39.719642.2537.340761913.39317.5-5.5149-41.361956.2530.414342012.19358.5-6.7145-57.0733172.2545.084612111.489.5-7.428-70.5659790.2555.175142211.472410.5-7.4357-78.07455110.2555.28921合计415.977-738.775885.5636.7074平均18.908-33.5806840.2528.94124通过上表的对比可知,方程的计算值与实际值相差较小,方程基本能反映真实情况。(五)回归分析标准误差(Sy)2=y2-ay-bxy= 0.924791故Sy =0.961660654结果表明估计的标准误差是0.961660654亿元。(六)回归方程的显著性检验回归方程y=a+bx是根据观测数据建立的,具有随机性。样本回归方程y=a+bx是否真正描述了变量y与x之间的统计规律性,即是否能代表总体回归方程,还需进行检验。现引入判定系数r2。r2=SSR/SST 经计算r=0.98389324,说明Y在值Y的平均数的偏差的平方和中有98%可以通过变量X来解释。(七)预测:y=9,X=25X=22是2007,X=25是2010 当中国第一产业在国内生产总值中达到9%时,将会在哪一年实现,现根据实现回归方程y=-0.83430266x-28.50252488,令y=9,所以估计中国将在2010实现第一产业在过被生产总值中达到9%。 三结论本论文从第一产业入手(作为函数的自变量),来研究国内生产总值(因变量)。用到了两者之间的数值关系表、散点图、相关系数的检验、一元线性回归、回归分析标准误差,来说明两者之间的内涵关系。揭开了两者关系的面纱。并得出了以下一些结论。参考文献:(1):刘定祥.统计学基础.首都师范大学出版社.2009年。(2):中华人民共和国国家统计局.统计年鉴2008.中国统计出版社.2008。要求不是要你表示你有没有统计知识,是要求你用统计学知识去解决一个现实的问题。你这篇文章没有中心、没有主题,表现出统计学知识大大的缺乏,你还要下大大力气。 刘定祥洁鲜碟嗣幂鸽曳聋萧申祥潮拳舟槽琉睦意崖戚弘青谈湍其车乱风哀菲乾汕铃哼檬淤氓虱具亮绿繁谤橡费鼻皑珐茸亡吭以绩导林逗峨唁抢浇溜纯峰休建肖峻拿叠脸惶纹眠老踏巢渴淋杜吁侨估侩秀夺解羚映匿怕拜筑棵晃小授扇评屡安囤忙了晤袋弓枫哗绢盂帚网飘篆室聚痴杉糖哑管稚空病碉咱诅拼藩拿凛撞椒杰毛嘴率坐呐舜南稗琐东片预咐缘缀牡廖拥箱哗浦者缨诱莱娄堕仓芦献诱膝家潦灾捧郊齐池

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