应用回归分析影响谷物的因素分析文档格式.docx
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99.9
3471.3
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1999.3
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712
2001
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790.5
2002
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95.2
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29388
884.5
2003
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963.2
2004
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1106.9
2005
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127.7
4882.9
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1244.9
2006
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148.7
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2007
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2011
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4124.3
32911.8
113161
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2173.2
2012
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90.1
5468.8
4146.4
32797.5
108463
55172.1
2421.3
2013
45263.7
101.5
5221.5
4253.8
32451
106080
57929.9
2610.8
2014
45705.8
98.6
4711.9
4339.4
31990.6
103891
60386.5
2993.4
注:
数据来源相应年度的《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国农业发展报告》、《中华人民共和国年鉴》、《中国统计摘要》
3.2确定理论回归模型的数学形式
通过对中国谷物生产及影响因素的初步定性分析后假设,谷物产量与其它7个指标之间存在多元线性关系,即谷物零售价格指数、受灾面积,化肥施用量,乡村农林牧渔业从业人员数,谷物作物播种面积,农用机械总动力,农村用电量之间存在着线性关系,也即可以把谷物产量的线性回归模型初步设定为:
其中,y:
谷物产量,x1谷物零售价格指数、x2受灾面积,x3化肥施用量,x4乡村农林牧渔业从业人员数,x5谷物作物播种面积,x6农用机械总动力,x7农村用电量,然后利用已有的数据进行模型拟合,以便发现这些因素之间存在的数量关系。
可能有人会提出质疑,是否遗漏了其它重要的解释变量,的确像农业科技费用等这些因素对谷物产量有重要的影响,但考虑农业科技费用会导致严重的多重共线性(因为它们与谷物单产有极高的正相关性),又考虑到它代表对农业的投入和科技进步,在选用指标中已有灌溉面积、农机总动力等性质相似的指标,再加上分析工具的局限性,因此就舍弃了这几个指标。
这也是线性相关分析的局限性之一
四、模型参数的估计、模型的检验与修改
4.1SPSS软件运用
将收集到的数据运用SPSS软件进行运算,可以得到以上模型设定的参数估计值,结果如下表
表4-1系数a
模型
非标准化系数
标准系数
B
标准误差
试用版
t
Sig.
1
(常量)
37259.895
24839.352
1.500
.157
x1
-29.854
24.382
-.099
-1.224
.243
x2
-1.606
.581
-.251
-2.765
.016
x3
12.870
2.025
2.843
6.354
.000
x4
-.433
.291
-.100
-1.490
.160
x5
.043
.188
.025
.228
.823
x6
.136
.147
.400
.926
.371
x7
-12.366
3.115
-2.192
-3.970
.002
a.因变量:
y
表4-2模型汇总b
R
R方
调整R方
标准估计的误差
Durbin-Watson
.987a
.974
.960
906.04373
2.031
a.预测变量:
(常量),x7,x1,x4,x2,x5,x6,x3。
b.因变量:
由表4-2得
所以回归方程拟合较好
表4-3Anovab
平方和
df
均方
F
回归
3.953E8
7
5.647E7
68.795
.000a
残差
1.067E7
13
820915.240
总计
4.060E8
20
由上表4-1和表4-2数据可得所求回归方程
,
,
4.2用SPSS软件,得到相关系数矩阵表
由相关系数矩阵表得如下矩阵:
相关矩阵
从相关矩阵看出,y与x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7的相关系数
偏小,P值=0.232;
偏小,P值=0.006;
,P值=0.000;
偏小,P值=0.002;
偏小P值=0.481;
偏小,P值=0.000;
偏小,P值=0.000。
x1谷物零售价格指数、x2受灾面积,x3化肥施用量,x4乡村农林牧渔业从业人员数,x5谷物作物播种面积,x6农用机械总动力,x7农村用电量,说明x1谷物零售价格指数、x2受灾面积,x3化肥施用量,x4乡村农林牧渔业从业人员数,x5谷物作物播种面积,x6农用机械总动力,x7农村用电量对谷物产量无显著影响。
自变量之间可能存在多重共线性,SPSS软件同时可以计算出相关系数显著性单侧和双侧检验的P值。
4.3回归方程的显著性检验
F检验
表4-4Anovab
,拒绝原假设,即作出7个自变量整体对因变量y显著影响
x1对应的
t,对应的
;
x2对应的
x3对应的
x4对应的
x5对应的
x6对应的
x7对应的
,所以x1、x4、x5、x6对y没有显著影响,只有x2、x3、x7通过系数的显著性检验。
回归系数没有通过显著性检验的,将用逐步回归法重新建立回归方程。
4.4利用逐步回归法进行修正
4-5模型汇总
.896a
.803
.793
2050.32352
2
.966b
.934
.927
1220.78525
3
.974c
.949
.940
1103.98755
(常量),x3。
b.预测变量:
(常量),x3,x5。
c.预测变量:
(常量),x3,x5,x7。
4-6Anovad
3.261E8
77.577
7.987E7
19
4203826.532
3.792E8
1.896E8
127.210
.000b
2.683E7
18
1490316.627
3.853E8
1.284E8
105.371
.000c
2.072E7
17
1218788.516
d.因变量:
4-7系数a
31827.796
1437.037
22.148
4.057
.461
.896
8.808
-45087.994
12920.482
-3.490
.003
4.738
.297
1.047
15.950
.675
.113
.392
5.966
-25062.601
14716.130
-1.703
.107
7.331
1.189
1.620
6.165
.468
.138
.272
3.401
-3.613
1.614
-.641
-2.238
.039
从表输出结果看到,逐步回归的最优子集为模型3,回归方程为:
由回归方程可以看出,对谷物产量有显著性影响的是x3化肥施用量、x5谷物作物播种面积、x7农村用电量,回归方程中2个自变量的系数为正、1个系数为负,即化肥施用量和谷物作物播种面积越大,每万吨谷物产量越大;
农村用电量越大,每万吨谷物产量越小。
具体说,在x5、x7保持不变时,x3每增加一个百分点,每万吨谷物产量平均增加7.331万吨,在x3、x7保持不变时,x5每增加一个百分点,每万吨谷物产量平均增加0.468万吨,在x3、x5保持不变时,x7每增加一个百分点,每万吨谷物产量平均减少3.613万吨。
4.5DW检验法
4-8残差统计量a
极小值
极大值
均值
标准偏差
N
预测值
37091.8359
50786.3945
43855.8095
4389.04304
21
-2284.96460
1848.82971
.00000
1017.82623
标准预测值
-1.541
1.579
1.000
标准残差
-2.070
1.675
.922
模型汇总d
更改统计量
R方更改
F更改
df1
df2
Sig.F更改
.131
35.594
.015
5.010
1.995
由上表4-2可得,DW=1.995,
,所以误差项之间不存在自相关。
五、结果分析
我们进行了一系列的检验和修正后的结果如下:
,DW=1.995,
从模型中可以看出:
1、x1、x2、x4、x6不符合经济意义的检验,因为在实际上,谷物产量是随着x1谷物零售价格指数的增长而增加;
谷物产量是随着x2受灾面积增广而减少,谷物产量是随着x4乡村农林牧渔业从业人员数增加而增加,谷物产量是随着x6农用机械总动力增加而减少,所以最新的模型的剔除了这4个在原模型的解释变量。
2、新的模型表明:
化肥施用量每增加1万吨,谷物产量提高7.331万吨;
x5谷物作物播种面积增广一个单位,谷物产量提高0.468万吨;
x7农村用电量增加一个单位,谷物产量就会减少3.613万吨
3、可见,化肥使用量是影响谷物产量的显著性因素。
但从经济意义上来说,施肥过度反而会导致谷物死亡,从而减产。
4、所以我们的模型所反映的经济意义不能包括现实中的每一种情况。
六、建议
我们知道农业是一个国民经济的基础,谷物生产是关系到一个国家生存与发展的一个永恒的主题,再加上我国的人口庞大的基本国情,告诉我们。
谷物产量对我国具有特别的意义和重要性。
因而谷物产量生产关系到我们上至国家,下至人民的一件大事,每个人都应该促进和稳定谷物产量提高上做出努力,而政府在此当中的则是起着关键性的作用。
在此,我们建立的模型的基础上,就谷物产量的提高,提出了一些可供参考的政策。
1、通过模型和上面的分析可以看出,谷物播种面积对产量提高有着重要的作用,所以我们应该在合理的基础上有目的的,有规划的提高耕地面积。
2、化肥使用量虽然对谷物增产有着积极作用,但物极必反,过度使用化肥必然在很大程度上降低土地肥力,抑制谷物的生产。
所以在合理控制化肥量的同时,也要加大对化肥质的提高。
总之,任何措施办法都应该在顺应自然的基础上,我们要保证谷物的稳定增长,就一定要注意走谷物生产的课持续发展之路。
七、参考文献
[1]何晓群,刘文卿.应用回归分析[M].中国人民大学出版社,2015.3
[]茆诗松,程依明.概率论与数理统计教程[M].高等教育出版社,2011.2
九、附录
y
35450.00
110.20
3313.30
1513.40
31152.70
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RES_1
ZRE_1
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ZRE_2
RES_3
ZRE_3
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818.96416
.74182
227.71623
.
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