回归分析课程设计

1、.成 绩 评 定 表学生姓名蒋家辉班级学号1009010131专业信息与计算课程设计题目股票市场与人民科学生活相关的分析评语组长签字：成绩日期2012 年 6 月 28日.课程设计任务书学院理学院专 业信息与计算科学学生姓名蒋家辉班级学号1009010131课程设计题目股票市场与人民生活相关的分析实践教学要求与任务 :通过该课程设计， 使学生进一步理解概率论与数理统计的基本概念、理论和方法；初步掌握 excel 统计工作表在随机模拟中是应用，matlab 统计软件包对数据进行统计检验和统计分析；具备初步的运用计算机完成数据处理的技能，使课堂中学习到理论得到应用。1数据整理：收集数据，录入数据，

2、画出相应图形；建立数学模型，数据的输入与整理，各种数据的图形显示。2假设检验：matlab 绘制出直方图，做数据分布的推测；参数估计，假设检验，绘制概率密度图。3单因素、多因素方差分析：正态总体的方差分析问题；matlab 统计软件中关于方差分析的相关命令，做出方差分析表，box 图，能对结果进行简单分析。4一元、多元线性回归模型：回归系数的估计与检验，数据散点与回归直线的图示，残差图。运用matlab 统计软件，对给定的数据拟合回归方程。工作计划与进度安排 :周三 12 节：选题，设计解决问题方法周三 38 节：调试程序周四 14 节：完成论文，答辩指导教师：专业负责人：学院教学副院长：20

3、12 年 6 月 28 日2012 年 7 月 8 日2012 年 7 月 19 日.目 录1设计目的 .12问题分析 .23设计程序 .33.1设计步骤 .33.2编写程序 .33.3得出结果 .74结果分析 .75设计总结 .8致 谢.9参考文献 .10.摘 要数理统计是具有广泛应用的数学分支，而回归分析问题在其中占有很重要的地位。回归分析是数理统计中研究变量之间相关关系的一种有效方法。在现实世界中，经常出现一些变量，它们相互联系，互相依存，因而它们之间存在着一定的关系。一般说来变量之间的关系大致可分为两类：一是确定性的关系，也就是我们所熟知的函数关系；另一类是非确定性关系，我们称为相关关

4、系。对于具有相关关系的变量，虽然不能找到它们之间的精确表达式，但是通过大量的试验（观测）数据，可以发现它们之间存在一定的统计规律性。对于实际问题非确定性问题居多。它主要分为一元和多元，也分为线性和非线性的回归分析。近年来，我国居民的生活水平有了逐步提高，金融市场体制也逐步完善，全民参与股票投资的趋势也逐步明显，本文借助 mathlab 软件，建立数学模型，得到股票交易额与居民可支配收入和职工平均工资的线性相关方程。关键词： 回归分析；相关关系；多元线性回归；残差图；置信区.股票市场与人民生活水平相关的回归分析1 设计目的为了更好的了解概率论与数理统计的知识， 熟练掌握概率论与数理统计在实际问题

5、上的应用，并将所学的知识结合 matlab对数据的处理解决实际问题。本设计是利用二元线性回归理论对股票交易额问题建立数学模型，并用matlab分析工具库中的回归分析软件进行解算。设计问题：本文从中经网统计数据库和搜数网中分别采集了 1992年至 2011年以来在全国的股票交易额（亿元）、居民人均可支配收入（元） 、职工平均工资（元）三项指标，数据如下 ( 表格 1) ：表格 1年份股票交易额居民可支配收入职工平均工资199268118262711199336272337337119948128317945381995419962019973019982354452457469199936209

6、3712008702312422200332122160242271999825921001278624932200826719217532736210936539200438669.2 问题分析回归分析一般分为线性回归分析与非线性回归分析。本题采用的是线性回归分析中的二元线性回归。本设计是一道确定血压与年龄和体质指数关系问题，首先用 matlab绘出残差图，经过一系列的剔除坏点，得到相对准确的数据，再由图分析该数据属于线性回归问题，在matlab软件中得出回归方程系数， 置信区间与相关性检验所需的数据。 然后对其进行多元线性回归分析设计原理：二元线性回归分析模型及参数的确定。二元线性回归分析

7、预测法的回归方程为：式中： x1, x2自变量；因变量，即线性回归分析估值，或预测值；a, b1 , b2待定回归方程参数。最小二乘法建立的求参数的方程为：ynab1x1b2x2n 1n 1n 1x1 y a x1 b1x1 b2x1 x2n 1n 1n 1n 1x2 y a x2 b1x1x2 b2x22n 1n 1n 1n 1只需将历史资料自变量2 和对应的因变量 v 的数据代人上面公式，并联立求解方程组，即可求得回归参数a, b1, b2再将这些参数代人回归方程，即可得预测模型。.3 设计程序3.1设计步骤为了研究这些数据中所蕴含的规律，将股票交易额y 看做因变量， x 1 （居民可支配

8、收入）， x 2 （职工平均收入），看做自变量，用matlab画出它们的残差图，可见存在异常点，剔除异常点，找出线性回归方程，假定y 与 x 1 ， x 2 有如下关系yb0b1 x1b2 x2 。3.2编写程序输入命令：y=681,3627,8128,4036,21332,30722,23544,31319,60827,38305,27990,32115,42334,31665,90469,500556,267113,535987,545634,600354,x1=1826,2337,3179,3893,4839,5160,5245,5854,6280,6860,7703,8472,9422

9、,10327,11759,13786,15781,17175,19109,21004x2=2711,3371,4538,5500,6210,6470,7469,8346,9371,10870,12422,14040,16024,19998,21001,24932,29229,32736,36539,38669n=length(y);x=ones(n,1),x1,x2;b,bint,r,rint,s=regress(y,x);b,bint,s输出：b =-132.00000. 01320. 0167bint =-192.9521-34.2895.0.01000.02120.01040.0246s

10、 =0.540187.7780.00679.6720然后继续输入rcoplot(r,rint)其残差图为：salduiesrx 105residual case order plot3210-1-2-32468101214161820case number残插图 1从图中发现第 14，第 16 个为异常点，剔除它重新计算并画图y=681,3627,8128,4036,21332,30722,23544,31319,60827,38305,27990,32115,42334,90469, 267113,535987,545634,600354,x1=1826,2337,3179,3893,483

11、9,5160,5245,5854,6280,6860,7703,8472,9422,11759,15781,17175,19109,21004x2=2711,3371,4538,5500,6210,6470,7469,8346,9371,10870,12422,14040,16024,21001, 29229,32736,36539,38669n=length(y);x=ones(n,1),x1,x2;b,bint,r,rint,s=regress(y,x);b,bint,s输出结果为b =.431.7278-0.05160.4209bint =544.0732329.4734-0.09150

12、.00040.32140.5593s =0.8864 78.7650.00005.5107然后继续输入rcoplot(r,rint)其残差图为：saludsierx 105residual case order plot21.510.50-0.5-1-1.5-2-2.524681012141618case number残插图 2从图中发现此时新组数据第14 个为异常点，剔除它重新计算并画图y=681,3627,8128,4036,21332,30722,23544,31319,60827,38305,27990,32115,82334,267113,535987,545634,600354,x

13、1=1826,2337,3179,3893,4839,5160,5245,5854,6280,6860,7703,8472,9422,15781,17175,19109,21004x2=2711,3371,4538,5500,6210,6470,7469,8346,9371,10870,12422,14040,16024,28229,32736,36539,38669.n=length(y);x=ones(n,1),x1,x2;b,bint,r,rint,s=regress(y,x);b,bint,s输出为b =-207.7964-0.06600.5021bint =-520.2624 , 8

14、0.4624-0.1467 , 0.01040.0263 , 0.9890s =0.78361.2270.00003.0837然后继续输入rcoplot(r,rint)其残差图为：x 105residual case order plot1.510.5slaudiser0-0.5-1-1.5-2246810121416case number残插图3此时由图可知已无异常点，所以用这17 组数据进行估计结果会比较准确。.3.3得出结果表格 2回归系数回归系数估计值回归系数置信区间b0-207.7964 520.2624,80.4624b1-0.0660 0.1467,0.0104b20.50210

15、.0263,0.9890r20.783f 61.227p 0. 001依据上面的实验可得出y 关于 x1， x2 的方程：y207 .7964( 0.0660 * x1)0.5021 * x24 结果分析matlab 的结果表明，参数的估计值b0=-207.7964 ， b1=-0.0660 ,b2=0.5021 ；b0 的置信区间为 520.2624,80.4624 . b1 的置信区间为 0.1467,0.0104,b2的置信区间为 0.0263,0.9890 ; 因为 r 20.783 f61.227 p0. 001,故回归模型 .y207 .7964 ( 0.0660 * x1) 0.

16、5021 * x2 .成立。从残差效果图看出，除掉几个坏点数据外，其余数据的残差离零点都较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型y207 .7964(0.0660 * x1)0.5021 * x2 能较好的拟合数据。借助 mathlab 分析软件，从统计学的角度分析了股票交易额与人民生活水平相关的指标居民人均可支配收入、职工平均工资之间的关系，从而确定了这些变量之间存在的相关性以及决定股票交易额的主要变量。通过基础的分析，得出股票市场的繁荣与职工平均工资息息相关，职工平均工资的提高表现为居民人均可支配收入、居民的生活水平等指标值的提高而股票市场活跃的根本就是职工平均工资的缩影。居民可支

17、配收入是衡量人民生活水平的重要指标，它标志着这个居民即期的消费能力。居民个人的收入提高了还是降低了，有多大的消费能力，就要看这个指标，因为它是可支配的，可用于消费、投资、购买股票、基金、用于存款等。但居民可支配收入和.消费者物价指数又是息息相关的，可支配收入增加并不意味你能够买到更多东西。工资是指居民在一个单位领取报酬的是工资收入，工资收入高意味着企业盈利能力较高，而企业盈利能力又是影响股票市场的主要微观因素，因此平均工资的影响比居民可支配收入更有说服力，而本文也论证了这个结果5 设计总结通过对概率论与数理统计的这道实际问题的解决，不仅使我更加深刻的理解了概率论与数理统计的基础知识，而且使我对这些知识在实际中的应用产生了浓厚的兴趣，同时对我学习好概率论与数理统计这门课有很大帮助。.致 谢本论文是张玉春老师指导下完成的。她严肃的科学态度，严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。在此，我向张老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。同时我还要感谢我的同学们，在论文设计中，他们给了我很多的建议和帮助。我还要感谢我的论文中被我引用或参考的文献的作者。.参考文献1 、中国统计年鉴，2 、袁志发 多元统计分析科学出版社， 2004 版3 、朱建平 应用多元统计分析科学出版社， 2002 版4 、茆诗松 丁元回归分析及实验设计华东师范大学出版社， 1998 版5 、岳朝龙 黄永兴