统计学综合实训

.."统计学实验"综合实验报告学生：梁旭学生学号：048所在专业：财政学所在班级：2014级财政学本科班实验地点：实训楼B405实验日期：2016年6月7日实验容2013年全国31个省份的可支配收入和消费支出情况，要求对此数据作出描述统计分析和相关回归分析，并写出分析报告。评分标准评分工程观测点及评分标准得分数据整理〔20分〕原始数据整理格式规16-20分原始数据整理较规11-15分原始数据整理根本规0-10分描述统计分析〔20分〕数据描述统计分析具体16-20分数据描述统计分析较具体11-15分有数据描述统计分析0-10分相关与回归分析〔30分〕相关回归分析检验具体21-30分相关回归分析检验较具体11-20分相关回归分析检验根本合理0-10分报告容构造及格式规〔30分〕报告容充实，构造合理，格式规。21-30分报告容较充实，构造较合理，格式规。11-20分有一定容，构造根本合理，格式较规。0-10分总分100分阅卷人复查人"统计学导论"综合实训保险系系财政学专业2014级1班梁旭学号048实验地点：实训楼B405实验日期2016年6月7号实验题目：统计学综合实训。实验类型：根本操作训练。实验目的：掌握分组、描述统计方法、数据表、数据图及回归分析操作及解读。实验容：中国31个省份可支配收入和消费支出线性回归模型2013年全国31个省份的可支配收入和消费支出情况〔单位：元〕〔见excel数据〕要求对此数据作出分析并写出分析报告，分析报告应包括：描述性统计分析—统计分组〔1〕对可支配收入和消费支出进展描述性统计分析。〔2〕对可支配收入和消费支出进展频数分布表。〔分为5—7组〕〔3〕对可支配收入和消费支出进展频数分布图相关与回归分析可支配收入和消费支出绘画散点折线图可支配收入和消费支出相关系数表可支配收入和消费支出进展回归分析回归分析统计学检验及经济意义解读评分标准：操作步骤正确，模型选择恰当，回归结果正确，分析符合实际，实验体会真切。实验步骤：一、描述性统计分析—统计分组1．对可支配收入和消费支出进展描述性统计分析 表1：可支配收入和消费支出描述性统计分析表可支配收入消费支出平均18282.23平均13404.13标准误差1379.39标准误差987.0616中位数15733.28中位数11576.5众数#N/A众数#N/A标准差7680.117标准差5495.726方差58984198方差30203008峰度3.973934峰度3.64205偏度1.987253偏度1.884718区域32426.84区域24089.23最小值9746.803最小值6310.643最大值42173.64最大值30399.88求和566749.3求和415528观测数31观测数31最大(1)42173.64最大(1)30399.88最小(1)9746.803最小(1)6310.643置信度(95.0%)2817.09置信度(95.0%)2015.849可支配收入的数据均高于消费支出，可得出居民将局部的可支配收入用于储蓄。对可支配收入和消费支出进展频数分布表。表2：可支配收入频数分布表分组上限可支配收入分组频数频率〔%〕向上累计频数向下累计频数14999.9999000—150001135.484113120999.99915000—210001341.935242026999.99921000—27000412.90328732999.99927000—3300013.2262934300033000以上26.452312合计31100表3：消费支出频数分布表分组上限消费支出分组频数频率〔%〕向上累计频数向下累计频数9999.9995000—10000516.12953114999.99910000—150001961.290242619999.99915000—2000039.67727724999.99920000—2500026.45229429999.99925000—3000013.22630234999.99930000—3500013.226311合计311003．对可支配收入和消费支出进展频数分布图图1：可支配收入频数分布图图2：消费支出频数分布图由分布表和分布图得出可支配收入在9000—21000的数量最多，消费支出在10000—15000区间的人数最多，由此可得居民收入与消费大局部仍处于中低局部二、相关与回归分析1．可支配收入和消费支出绘画散点折线图图三：可支配收入和消费支出散点折线图由该折线图可得、、、等兴旺地区的可支配收入与消费支明显高于其他地区，由此可得中国南方地区经济比北方地区兴旺、东部比西部经济兴旺。可支配收入和消费支出相关系数表表4：可支配收入和消费支出相关系数表可支配收入消费支出可支配收入1消费支出0.9881232391可支配收入与消费支出表达出正相关性。3．可支配收入和消费支出进展回归分析表5：回归统计表回归统计MultipleR0.988123239RSquare0.976387536AdjustedRSquare0.975573313标准误差858.929206观测值31表6：方差分析表dfSSMSFSignificanceF回归分析18.85E+088.85E+081199.1653.82E-25残差2921395023737759.4总计309.06E+08表7：回归系数估计Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept477.133403.92041.1812550.247099XVariable10.707080.02041934.628963.82E-25因此、所得的回归结果为Y=477.133+0.70708X大概每增加1元的可支配收入就会增加0.7元的消费支出。4.回归分析统计学检验及经济意义解读〔1〕回归参数的显著性检验〔t-检验〕由回归系数统计表得"可支配收入〞的参数对应的t统计量为34.62896，此t值大于临界值3.82E-25，说明了"可支配收入〞对"消