项目二 相关与回归分析案例及练习要求

1、项目二 相关与回归分析案例及练习要求 项目二：相关与回归分析 一、实验目的 1、掌握pearson简单相关分析方法，并根据相关系数判断两变量的相关程度。 2、熟悉偏相关系数、kendall tau-b和spearman等级相关系数的计算方法，理解其区别与联系。 3、掌握一元与多元回归分析方法，对回归模型估计和检验，并对结果进行分析。 4、了解曲线回归分析方法。并对回归结果进行分析。 二、实验内容和要求 1、现有杭州市区 1978xxxx年的 gdp、城镇居民年人均可支配收入和年人均消费支出的数据资料（example1.sav），如下： 表5-1杭州市区gdp、年人均可支配收入、人均消费支出和c

2、pi指数 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 xxxx年杭州统计年鉴和xxxx年杭州市国民经济和社会发展统计公报。 要求： （1） 求人均可支配收入、gdp、人均消费性支出与消费价格指数的双变量 pearson相关系数。 相关性 pearson 相关性 income 显著性（双侧） n pearson 相关性 bcpi 显著性（双侧） n income 1 bcpi .841 .000 37 .841 .0

3、00 37 37 * * 37 1 *. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 相关性 pearson 相关性 gdp 显著性（双侧） n pearson 相关性 bcpi 显著性（双侧） n gdp 1 bcpi .751 .000 37 .751 .000 37 37 * * 37 1 *. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 相关性 pearson 相关性 payout 显著性（双侧） n pearson 相关性 bcpi 显著性（双侧） n payout 1 bcpi .873 .000 37 .873 .000 37 37 * * 37 1 *. 在 .01 水平（双侧）上显著相关

4、。 （2） 画出人均可支配收入与人均消费支出的散点图，求人均消费支出倚人均可 支配收入的直线回归方程，解释方程结果，并给出方程的估计标准误差。 模型汇总 模型 1 r .994 ar 方 .989 调整 r 方 标准估计的误差 .988 912.186 a. 预测变量: (常量), income。 （3） 求人均可支配收入倚gdp的直线回归方程。解释方程结果，并给出方程的估计标准误差。 模型汇总 模型 1 r .985 ar 方 .969 调整 r 方 标准估计的误差 .969 2250.284 a. 预测变量: (常量), gdp。 （4） 求人均消费支出倚gdp的直线回归方程。解释方程结果

5、，并给出方程的 估计标准误差。 模型汇总和参数估计值 因变量: payout 方程 r 方 线性 .952 f 698.757 模型汇总 df1 1 df2 35 sig. .000 参数估计值 常数 2500.690 b1 3.553 自变量为gdp。 模型汇总 模型 1 r .976 ar 方 .952 调整 r 方 标准估计的误差 .951 1865.083 a. 预测变量: (常量), gdp。 （5） 若将gdp的单位改为万元，再做第3和第4题，观察单位变化对回归方 程的影响。 无影响 （6）求人均可支配收入倚gdp的二次回归方程，并与直线回归方程比较，选出最适合的方程。 （7）求人

6、均消费支出倚gdp的二次回归方程，并与直线回归方程比较，选出最适合的方程。 （8）以定基居民消费价格指数为控制变量，对居民年人均可支配收入和消费支出进行偏相关分析。 （9）计算居民年人均消费支出倚gdp，居民年人均可支配收入和消费价格指数的多元线性回归方程，确定最终模型并对估计结果进行解释。 *（10）求人均可支配收入对gdp的弹性系数和人均消费支出对gdp的弹性系数（提示：一个变量y对另一个变量x的弹性系数e定义为：e=y的增长率x的增长率）。 2、由表5-2所示的xxxx年浙江省各地级市gdp、第三产业就业人数数据资料（example2.sav），进行kendall tau-b和spear

7、man等级相关分析。 表5-2 xxxx年浙江省11地市经济数据单位：亿元/万人 地区 gdp 三产就业人数 地区 gdp 三产就业人数 杭州 8343.52 288.93 温州 4003.86 259.56 宁波 7128.87 xxxx年浙江统计年鉴。 练习 一、请打开数据文件exercise1.sav，该数据文件是有关浙江省人均可支配收入、服务业产值等基本信息资料。试根据文件中的数据资料，运用spss软件进行以下分析。 1、pearson线性相关分析：计算城镇居民人均可支配收入、地区生产总值、服务业产值和服务业就业人数的pearson线性相关系数和sig值，并判断变量间的相关程度。 表1 双变量间的pearson线性相关系数 居民人均可支 居民人均可支配收 服务业 地区生产总值 产值 服务业就业人数 配收入 入 地区生产总值 服务业产值 服务业就业 人数 相