《统计学》实验报告一元线性回归分析

南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称统班级学号11091125姓名戴文琦成绩计学实验时间实验性质□基础性■综合性□设计性实验地点G804实验项目一元线性回归分析指导老师王秀芝名称

一、实验目的掌握用SPSS软件进行一元线性回归分析

二、实验要求在《中国统计年鉴》中选择合适的数据进行一元线性回归分析（注明数据来源）注意回归分析要有经济意义

三、实验结果及主要结论Model Summarv由表中数据，被解释变量的SST为

2.462义107,SSR为

2.379X107,SSE为835127・295,MSR为2・379X107,统计量的观测值为对应的概率值近似为根据表中数据进行回归方程的显著MSE^J

167025.459,F

142.428,P0性检验如果显著性水平a为

0.05,由于概率P值小于显著性水平a,应拒绝回归方程显著性检验的原假设（81=0）,认为回归系数不为被解释变量与解释变量的线性关系显著,可建立线性模型0,Coefficients3因此，认为拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，不能被解释的部分较少1,ANOVAbModel Sumof Squaresdf MeanSquare FSig.Regression

2.379E

712.379E

7142.

428.000a1Residual

835127.

2955167025.459Total

2.462E76现金消费支.元a.Predictors.Constant.b.Dependen.Variable.#nn根据表中数据进行回归系数的显著性检Unstandardized Standardized验可以看出，如果显著性水平为

0.05,Coefficients CoefficientsModelt Sig.变量回归系数显著性检验的概率远远小tB Std.Error Beta于显著性水平因此拒绝原假设（）a,B1=0,（）认为回归系数与存在显著差异，即不为Constant

2437.

858349.

6876.

972.00101现金消费支出（元）

0.

214.

018.

98311.

934.000a.Dependen.Variable.根据上述结果写出的一元线性回归方程如下j=

2437.858+

0.214%原数据按收入等级分城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出（2011年）原数据按收入等级分城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出（2011年）。