统计分析综合实验.doc

统计分析综合实验报告 业级名号师名 专班姓学教组 业级名号师名 专班姓学教组 一、问题提出及分析目的 实验背景 本实验选取"1995-1997中国生活质量调查”部分数据，通过数理方法，对家庭年均食 物支出、家庭年均总支出、家庭年均教育支出、家庭规模、赡养率等变量的相关关系、线 性关系进行研究，建立以家庭年均食物支出为被解释变量的回归模型，探讨其影响因素与 模型的经济意义，从而加强我们对我国社会经济现状的理解。 变量解释 丁 exptotal: Total annual household expenditures （家庭年均总支出） 丁 expfood: Annual food expenditures per household （家庭年均食物支出） / expedu: Annual total education exponditures per household （家庭年均 教育支出） 丁 hhsize: Household size （家庭规模，即总人口数） / hhl4 64: Household members between ages 14-64 （家庭中年龄在 14-64 Z 间的人口数） 丁 hhdep: Household members under age 14 or over 64 （家庭中年龄小于 14 或人于64的人口数） / femalehd: Dummy variable equal to 1 if the household head is female （户主的性别，如果家庭的户主是女性则为1,否则为0） / hhdr: （hhdep与hhl4-64的比值，代表家庭赡养率） ［其中，expfood为因变量，其余变量均为自变量。］ 问题设置 exptotal （家庭年均总支出）expedu（家庭年均教育支出）.hhsize （家庭规模，即总 人口数）.hhdt （人口老龄化程度）.femalehd （户主的性别）与expfood（家庭年均食物支 出）存在怎样的相关关系？其中最强和最弱的关系是什么？试用person相关系数予以说明。 以expfood（家庭年均食物支岀）为因变量，以exptotal （家庭年均总支出）expedu（家 庭年均教育支出）.hhsize （家庭规模，即总人口数）.hhdr （人口老龄化程度）.femalehd （户主的性别）等作为自变量能够建立怎样的回归模型？可能存在什么问题？ 根据已建立的回归方程，解释所顾忌的回归方程中回归系数的具体经济意义。 评价回归方程的拟合效果，检验回归方程的显著性和回归系数的显著性。 数据来源 世界银行网站：http://www. worldbank, org/lsms/数据样本 二、利用SPSS进行分析，建立统计模型 相关性分析 对所选变量进行基本描述。样本量N=497, 描述性统计量 均值 标准差 N exptotal femalehd expfood Expedu Hhdr hhsize 8340. 362801 .03 4364.435433 298. 27 .7065 4. 13 3. 4724592E 3 .160 1. 7605804E 3 363. 155 .39961 1. 103 497 497 497 497 497 497 相关性° exptotal fenicilehd expfood expedu hhdr hhsize exptoral Pearson相关性 1 -? 096“ .817** .274靛 -? 092" .277** 显著性（双侧） ?()32 ? 00() ? 00() .039 .000 femalehd Pearson相关性 096* 1 077 ? 012 .022 .015 显著性（双侧） .032 .087 ? 791 .632 ?731 expfood Pear son相关性 ? 817” 077 1 ? 223” 049 ? 386” 显著性（双侧） .000 .087 .000 .279 .000 expedu Pearson相关性 .274“ .012 ? 223" 1 .098* .133** 显著性（双侧） .000 .791 .000 ? 029 .003 hhdr Pearson相关性 092* .022 049 .098* 1 .132** 显著性（双侧） ?039 .632 .279 .029 .003 hhsize Pearson相关性 .277“ .015 ? 386" .133" .132“ 1 显著性（戏侧） .000 .731 .000 .003 .003 *?在0.05水平（双侧）上显著相关。 **?在.01水平（双侧）上显著相关。 列表 N二49