应用回归分析课程设计(SAS版)

《应用回归分析》

课程设计报告

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二○一一年十二月

关于居民家庭人均可支配收入与消费支出的一元回归分析

【摘要】实行改革开放的三十多年里，全国经济发展迅速，经济的发展也带动着人民生活的提高，居民家庭人均可支配收入逐年提高，人民生活环境不断优化。与此同时，人民生活水平的提高也反作用于经济的发展，人均可支配收入的增加也拉动国的商品消费，促进经济的发展。为了进一步深入了解居民家庭人均可支配收入与消费支出的关系，本文选择通过一元回归分析的方法，在已有数据的基础上挖掘居民家庭人均可支配收入与消费支出的明确关系。

一、问题提出:

改革开放三十多年里，随着经济的发展，居民家庭人均可支配收入不断提高，而居民家庭人均可支配收入的提高又反作用于商品消费，不断促进着国商品消费的发展，拉动国家经济的发展。由此可见在居民家庭人均可支配收入与消费支出之间必然存在着一定的联系，我们将尝试通过已有的数据，进行分析总结，挖掘出二者之间的数学关系。

二、数据分析：

数据样本与数据来源

全国各地区城市居民家庭人均可支配收入与消费支出，数据均选自“国家统计局网”中2000—2005年的统计数据（见表1）。

全国各地区居民家庭人均可支配收入与消费支出(2000-2005)

现运用SAS软件对筛选后的数据进行一元回归分析：设居民家庭人均可支配收入为y，消费支出为x：

源程序：

data yy;

input y x;

cards;

13249.8 10464

18645.03 13773.41

17652.95 13244.20

16682.8 12631.0

16293.77 12253.74

15637.8 12200.4

14867.49 11040.34

14769.94 11809.87

14546.4 10636.1

13882.62 11123.84

13627.7 10694.8

12883.46 9336.1

12638.55 9653.26

12463.92 10284.6

12380.43 9636.27

12321.31 8794.41

12318.57 8621.82

11718.01 8868.19

11467.2 8802.4

10481.9 7332.3

10415.19 8099.63

10312.91 7867.53

9431.18 8617.11

9337.56 7191.96

9265.90 6996.90

;

proc print;

run;

proc gplot;

plot y*x;

symbol c=black v=star i=none;

run;

proc corr pearson;

var y x;

run;

proc reg;

model y=x/p r dw;

output out=out r=residual; run;

print cli;

print clm;

plot y*x/conf95;

run;

proc gplot data=out;

plot residual*x;

symbol c=black v=star i=none; run;

data out1;

set out;

z=abs(residual);

lag1residual=lag1(residual);

t=_n_;

run;

proc print data=out1 ;

run;

proc corr data=out1;

var x z;

run;

proc gplot data=out1;

plot residual*lag1residual=1; plot residual*t=2;

symbol1c=black v=star i=none; symbol2c=black v=star i=none; run;

三、输出结果以及相关分析：

1.录入数据：

2.散点图：

有相关图我们可以发现，居民家庭人均可支配收入与消费支出具有明显的一元线性关系。

3.简单统计量和Pearson相关系数：

由相关图和相关系数我们可以发现，居民家庭人均可支配收入与消费支出具有明显的一元线性相关关系，所以我们选择用一元回归模型对其进行拟合。

4.参数估计及模型检验：

由结果看出：参数x显著，而常数项不显著，但一般情况下我们都选择保留常数项，来体现实际意义，而方差分析中p<0.0001，所以一元回归方程也显著。所以拟合模型为：y=86.48762+1.30066*x

5.区间估计预测值与模型均值的拟合图，以及残差图：

由区间估计与模型均值的拟合图，我们可以确定，一元回归拟合效果良好，置信区间分部也合理。