统计学专业实习论文
统计学专业论文范文（2）
统计学专业论文范文(2)统计学专业论文范文篇3论文摘要：统计分析是运用统计方法与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动，是整个统计工作中的重要组成部分，在企业中发挥着巨大的作用，也是企业制定生产计划、发展战略与规划的主要依据。
论文关键词：统计分析企业发展一、统计分析的概述及其特点1.统计分析的概述统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。
它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。
它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。
系统、完善的资料是统计分析的必要条件。
2.统计分析的特点运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特点。
随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以进行统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。
只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。
提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。
从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。
(1)运用统计方法:统计方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称，从运用的角度可分为经验方法和数学方法。
经验方法是指人们长期的统计实践经验相关的方法。
在统计分析中常用的数量比较法、分组分析法、指数及因素分析法等就属于这一类。
对于这一类方法如能正确运用，可以提高统计分析的科学性。
(2) 定量与定性的结合：统计分析面对的不是抽象的数字，而是在定性分析的前提下。
通过其数量表现对研究对象进行认识。
因此，熟悉和掌握与研究对象有关的知识是十分必要的。
二、统计分析在企业中的运用统计分析在一个企业的运转中发挥着举足轻重的作用。
从统计认识的全过程来看，通过统计设计、调查和初步整理所取得的统计资料，可以对客观现象总体的数量特点取得一定的认识。
统计学社会实践论文
统计学社会实践论文统计学社会实践论文统计作为一门应用性的科学，是重要的经济管理工作，经济管理离不开统计，经济越发展统计工作就显得越重要。
通过学习，将学校所学的统计理论知识，熟悉了统计核算对象，利用真实的统计凭证对一定时期内的经济业务进行统计核算，认识并掌握了统计统计帐簿登记的基本原理。
并且认识到了自己的优势与不足。
同时，我也了解到统计对统计工作的影响。
社会实践是每个学生必须拥有的一段经历，它使我们在实践中了解社会，让我们学到很多在课堂上根本学不到的知识，打开了视野，增长了见识，为我们以后进一步走向社会打下坚实的基础。
而统计工作是指对具体事物进行计算、记录、收集有关数据资料，通过加工处理转化为用户决策有用的财务信息。
掌握统计工作不仅要学好书本中的各种统计知识，而且还要认真积极地参加各种统计社会实践机会，让理论和实践有机务实的结合在一起，只有这样才能成为一名高质量的统计专业人才。
统计工作全部在网络环境下运行，实现统计政务电子化、统计工作流程电子化、统计办公电子化，统计生产力实现跨越式发展。
“跨越式”预示着统计信息产品的时效性将以数倍数提高、统计传统劳动力将相应减少、统计数据技术性差错将大幅度降低、统计整体工作水平迈上一个新台阶。
随着信息化时代的到来，作为生产信息产品的统计部门,具有着实现统计跨越式发展的极大优势。
其一、具有社会经济内涵的数据是统计工作成果的特征，而数字科学也是信息产业的基础和核心，“数字”把二者联系的如此之近，更何况统计信息也是信息产品的一部分；其二、计算机、应用软件、网络等是具有代表性的信息产业产品，而统计用户是这些产品最稳定的用户之一，统计工作为这些技术领域的发展不断提供着新的市场需求；其三、信息产业发展的基础是具有完善的标准体系，而统计工作的全过程、构成统计报表制度的诸因素无一不是建立在统一的标准体系之上；其四、统计自身也是生产信息产品的部门，信息产业发展的总趋势必将带动统计事业的不断前进，而统计信息产品的逐步升级也将促进信息产业的不断发展。
统计学实习报告范文4篇
统计学实习报告范文统计学实习报告范文精选4篇（一）以下是一个统计学实习报告的范文供您参考：实习报告实习单位：XXX公司实习时间：20XX年X月－20XX年X月实习岗位：统计分析师助理一、实习介绍在这次实习中，我被分派到XXX公司，担任统计分析师助理的职位。
在实习期间，我参与了多个项目的数据分析工作，为公司提供了有价值的统计分析报告。
二、实习收获1. 熟悉了实际数据分析工作流程：通过与团队成员的合作，我了解了实际数据分析工作的流程和方法。
从数据的收集和整理，到数据的清洗和转换，再到数据的分析和可视化展示，我逐步学会了如何进行一次完整的数据分析过程。
2. 掌握了一些常用的统计分析工具：在实习过程中，我学会了使用一些常用的统计分析工具，如SPSS，Excel和Python等。
通过熟练掌握这些工具的使用，我能够更加高效地进行数据分析工作，并且能够对不同类型的数据进行不同层次的统计分析。
3. 提升了团队合作能力：在实习中，我与团队成员一起合作完成了多个项目。
通过与他们的合作，我学会了如何与他人进行有效的沟通和协调，并且在团队中承担了一定的责任。
团队合作的经验不仅提高了我的协作能力，也让我更好地理解了团队合作对于项目的重要性。
三、实习总结通过这次实习，我不仅提升了自己的实际数据分析能力，也加深了对统计学理论知识的理解。
通过实习的实践，我认识到统计学在实际工作中的重要性，并且深刻体会到数据分析能为企业决策提供有力的支持。
同时，我也意识到在未来的职业生涯中，要不断学习和提高自己的能力。
数据分析领域发展迅速，需要不断更新知识和技能才能跟上行业的步伐。
因此，我将继续深入学习统计学理论知识，并提升自己的数据分析能力。
最后，我衷心感谢XXX公司给我这次宝贵的实习机会，也感谢团队成员对我的支持和指导。
这次实习使我更加坚定了自己在统计学领域的职业发展目标，我相信在将来的工作中，我能够继续发挥统计学的优势，为企业做出更大的贡献。
统计专业毕业实习报告(5篇)
统计专业毕业实习报告（通用5篇）一段忙碌又充实的实习生活又告一段落了，相信你会领悟到不少东西，这时候就十分有必须要写一份实习报告了！可是怎样写实习报告才能出彩呢？以下是小编整理的统计专业毕业实习报告（通用5篇），希望对大家有所帮助。
统计专业毕业实习报告1一、统计学课程介绍：统计学是一门实践性很强的方法论学科。
1992 年国家技术监督局在GB/T14745 — 92 《学科分类与代码》，把包括原来社会科学领域和自然科学领域的各种统计学归并为一门统计学，并将其与数学、经济学等并列上升为一级学科，统计学从此以崭新的面貌出现在我国。
课程作用：21 世纪是知识经济的时代，也是信息高速发展和传递的时代。
统计是获得信息的手段和源泉且具有反馈信息、提供咨询、实施监督、支持决策的作用。
统计学作为一门收集、整理、和分析数据的方法论科学，目的是探索客观事物内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
越是先进的国家，统计理论和统计方法普及率、应用率越高。
因此，培养统计意识，经常关注统计数据，掌握实用的统计知识，在日常经济生活和管理活动中运用统计知识，无论是对于学习、研究还是对我们的生活来讲都具有重要意义。
课程定位：《统计学》课程是面向经济管理类各专业的核心课程。
它是经济管理类专业包括会计学专业、财务管理专业、旅游管理专业、市场营销专业、国际经济与贸易专业、金融学专业、社会保障等专业的专业基础课。
在统计学教学中，注重培养学生的数据收集与分析能力、统计预测能力。
培养学生的统计思想，提高学生的统计分析与应用能力。
课程目标：本课程的基本目标是：系统地介绍统计学的基本思想、基本方法及其在经济管理领域中的应用。
通过本门课程的学习，使学生具备基本的统计思想，培养学生学习统计的兴趣，提高学生掌握基本统计方法和应用统计分析方法解决经济管理中实际问题的能力。
同时为今后进一步学习相关专业打下坚实的基础。
二、实习时间： 20xx年12月26日——20xx年12月31日三、实习目的：实习是统计学专业教学计划的重要组成部分，是对学生进行实际统计工作能力初步训练的基本形式，是培养学生职业技能与能力的重要环节，是全面检验和提高我校教育教学质量的必要措施。
统计学教学论文(5篇)
统计学教学论文(5篇)统计学教学论文(5篇)统计学教学论文范文第1篇对于统计学来说，其主要内容是学习统计的方法。
由于该科目的学习内容属于较为有用的理论学问，因此，要针对这一点向高职院校的同学进行学习思想的灌输。
要让同学熟悉到，学习统计学，并非是一项纯粹的理论学习，它在现实中的应用是多方面的。
而学会统计学，再学习本专业的其他专业课程的时候，就会倍感轻松。
转变同学为了学习而学习的态度，让同学明白，来到高职院校学习的目的是为了学习一种生存的技能，而并非是学习枯燥的理论学问而学习统计。
二、让统计学的教学理论联系实际如何让同学学好理论学问，让同学将理论与实际相结合，就要看老师如何引导教学。
例如一个大事的统计，通过不同的方法统计计算的结果肯定是不相同的，而最终大事得出的结论应当是相同的。
让同学明白各种统计方法的计算方式，是为了让同学在应对各种各样的大事时实行相应的解决方法，而并非是要同学做过多的无用之功。
统计学在教学的过程中要应当注意课堂与同学的互动，假如同学能够提出问题，就说明同学在课堂上是听讲的，千万不要解决问题的盼望寄予在课后。
由于高职院校的同学学习热忱本就不高，假如把问题留在课下，期盼于同学在课下解决，那是几乎不行能的。
因此对于课堂上同学提出的问题肯定要让同学当堂解决。
在关心同学解决问题的时候，需要留意的是，不要直接告知同学该问题的答案或结论是什么。
要让同学自己去思索，老师所起到的作用是引导同学，启发同学，朝着答案的方向去进行思索。
在叙述理统计学的理论内容的时候，老师可以举出实际例子，让同学清晰明白的学习统计学的统计方法。
三、实施项目教学方法项目教学法是一种特别普遍的统计学教学方法，这种方法可以让同学更加深刻的理解统计学所讲叙述的内容。
在统计学的教学内容中，主要是叙述统计方法统计计算等内容。
在这样的状况下，可以让同学形成小组式学习，4-5人为一个学习小组。
在这个教学方法中值得一提的是，它可以培育同学的团队协作力，这在统计工作中是特别重要的一种力量。
统计学课程论文(5篇)
统计学课程论文(5篇)统计学课程论文(5篇)统计学课程论文范文第1篇自1998年之后，统计学课程两次被教育部列为高等学校经济学类各专业的共同核心课程和工商管理类各专业的九门核心课程之一。
2000年，教育部还特地组织力气进行讨论，为统计学课程的教学确定了基本教学要求、详细教学内容和教学要点，指出统计学“不是着重于统计方法数学原理的推导，而是侧重于阐明统计方法背后隐含的统计思想，以及这些方法在实际各领域中的详细应用②”。
至此，统计学的主要教学内容也被明确了下来，主要包括绪论、描述统计、推断统计、经济管理中采纳的统计方法和国民经济统计基础学问等。
在教育部的指挥棒下，统计学老师开头了统计学教学的讨论探究、试验论证和改革创新。
统计学也由此开头肩负起培育同学统计学问方面的基本技能和应用统计方法发觉、分析、解决问题的力量之重任。
二、当前高校统计学课程的教学现状一提到统计学，同学普遍反映难学、难懂、难理解，广阔老师也倍感难讲、难教、难入心。
教育部虽然统一确定了统计学课程的主要教学内容和基本教学要求，从人才培育的角度提出了课程性质和地位、教学任务及总体要求，但是各高校在开展统计学教学过程中还应结合本校实际对其提出详细要求或做出适当调整。
可是圆满的是，在调查中笔者发觉很多高校生搬硬套，从而导致当前统计学课程教学中仍存在以下共性问题。
第一，教材选用的针对性不强，教材建设落后于实践需要。
很多老师在教材选用过程中完全不考虑学校层次、生源质量、专业设置、师资结构等实际状况的差异而盲目选择，甚至消失了一本、二本和三本院校选用同一本统计学教材的怪相。
因此，老师在教学中只能随机自行删减、调整内容，基本教学要求根本得不到保证。
另外，目前国内有些统计学教材完全忽视从应用层面上介绍统计学在专业领域的运用，从而导致有些同学把统计学课程当成了一门高等数学课程，把统计学教材当作一本数学书籍。
其次，教学大纲设计严峻滞后，学时少、内容多的冲突尖锐。
统计分析论文六篇
统计分析论文六篇统计分析论文范文1统计学中常用的概念有总体与样本、随机化与概率、计量与计数、等级资料及正态与偏态分布资料、标准差与标准误等。
如某讨论采纳经会阴途径测定宫颈长度,以探讨不同宫颈长度与临产时间的关系。
结果显示35例宫颈长度为25～34mm者与32例宫颈长为15～24mm者临产时间的均值±标准差(x±s)各为57.6±58.1与47.3±49.1小时。
该计量资料,经t 检验显示t=0.780,P0.05,并未提示不同宫颈长度的临产时间差异有显著意义;从标准差大于均值,显示各变量值离散程度大,呈偏态分布,故不能采纳x±s这一算术均数法计算均数。
经偏态转换成近似正态分布资料后结果是:35例与32例的临产时间各为34.5±4.1与26.7±4.1小时,(t=7.778,P0.001),两组差异有极显著意义。
可认为随着宫颈长度的缩短、临产时间也缩短。
此外,当两组资料单位不同时,其S单位也不同;即使两组单位相同的变量值,若其均数差异较大,也都应以变异系数替代s来比较两组值的离散度的大小。
二、正常值范围及特别阈值的确定如何选择讨论对象,至少需多少例,正确统计处理和参考肯定数量的病例数据,是确定正常值范围及特别阈值的四个重要因素。
1.讨论对象:应为“完全健康者”,可包括患有不影响待测指标疾病的患者。
如“正常妊娠”的条件:孕前月经周期规章、单胎、妊娠过程顺当、无产科并发症及其它有关合并症,分娩孕周为37～41周+6,新生儿诞生体重为2500～4000g和Apgar评分≥7分。
2.观看数量:观看数量应尽可能多于100例;需分组者,各组人数也是如此(标原来源困难时酌情削减)。
有些指标值如雌三醇(E3)、甲胎蛋白(AFP)、胎盘泌乳素(HPL)等随孕周进展而变化,应按孕周分组;邻近孕周均数相近者,可合并几周计算。
若为偏态分布,应以百分位数计算,则例数应≥120例。
统计学专业实践教学(3篇)
第1篇摘要：随着社会经济的快速发展，统计学在各个领域的应用越来越广泛。
统计学专业实践教学是培养学生实际操作能力和综合素质的重要环节。
本文从统计学专业实践教学的现状、重要性、实施策略等方面进行探讨，以期为提高统计学专业实践教学水平提供参考。
一、引言统计学专业是一门应用性很强的学科，其实践教学是培养学生实际操作能力和综合素质的关键环节。
实践教学能够让学生将理论知识与实际应用相结合，提高学生的就业竞争力。
然而，当前统计学专业实践教学仍存在一些问题，需要我们深入探讨和改进。
二、统计学专业实践教学的现状1. 实践教学课程设置不合理。
部分高校统计学专业实践教学课程设置较少，且缺乏针对性，难以满足学生实际需求。
2. 实践教学师资力量不足。
部分高校统计学专业实践教学师资力量薄弱，缺乏实践经验丰富的教师。
3. 实践教学资源匮乏。
部分高校统计学专业实践教学资源不足，如实验设备、实习基地等。
4. 实践教学评价体系不完善。
部分高校统计学专业实践教学评价体系不完善，难以全面、客观地评价学生实践能力。
三、统计学专业实践教学的重要性1. 提高学生实际操作能力。
通过实践教学，学生可以将理论知识应用于实际工作中，提高实际操作能力。
2. 培养学生综合素质。
实践教学有助于培养学生的团队协作、沟通能力、创新能力等综合素质。
3. 增强学生就业竞争力。
具备较强实践能力的毕业生在就业市场上更具竞争力。
4. 促进学科发展。
实践教学有助于提高统计学专业的教学质量和学术水平。
四、统计学专业实践教学的实施策略1. 优化实践教学课程设置。
根据社会需求和学生实际，合理设置实践教学课程，提高课程针对性。
2. 加强实践教学师资队伍建设。
引进实践经验丰富的教师，提升实践教学水平。
3. 拓展实践教学资源。
加大实验设备、实习基地等资源的投入，为学生提供良好的实践环境。
4. 完善实践教学评价体系。
建立科学、全面的评价体系，客观评价学生实践能力。
5. 加强校企合作。
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题目:关于城镇居民人均可支配收入的分析学院:班级:姓名:学号指导教师:2016年12月28日摘要收入分配和消费结构都是国民经济的重要课题，而居民消费的主要来源又是居民收入。
本文通过应用多元线性回归分析方法对我国各地区城镇居民收入的现状进行分析，找出影响人均可支配收入的因素。
城镇居民可支配收入是检验我国社会主义现代化进程的一个标准。
本文以我国城镇居民人均可支配收入为研究对象，选取可能影响居民人均可支配收入的5个因素，运用多元线性回归分析建立模型，先运用普通最小二乘方法建立回归方程，再对方程进行异方差，自相关和多重共线性诊断，再用前进法，后退法，逐步回归法消除多重共线性，又运用岭回归，主成分法，偏最小二乘方法建立回归方程。
进而确定5个因素对居民人均可支配收入的影响程度，分析出影响城镇居民收入的主要原因，并对模型联系实际进行分析，以供国家进行决策做参考。
关键词：城镇居民人均可支配收入逐步回归岭回归偏最小二乘目录1.引言 (1)2.数据来源及介绍 (2)3.模型方法和介绍 (3)3.1多元线性回归模型 (3)3.1.1多元线性回归模型的一般形式 (3)3.1.2多元线性回归模型的基本假定 (4)4. SAS程序及输出结果 (6)4.1 用普通最小二乘方法作多元线性回归 (6)4.1.1相关分析 (6)4.1.2普通最小二乘法作多元线性回归 (6)4.2模型检验 (8)4.2.1异方差模型检验 (8)4.2.2 自相关检验 (9)4.2.3 异常值检验 (10)4.2.4多重共线性检验 (11)4.3 模型修正 (12)4.3.1前进法 (12)4.3.2后退法 (13)4.3.3逐步回归 (14)4.3.4最优子集回归 (16)4.3.5 岭回归 (17)4.3.6主成分回归 (20)4.3.7偏最小二乘回归 (21)5.结论及建议 (22)6.参考文献 (23)7.附录 (24)1.引言改革开放以来我国的国民经济增长迅速，居民的收入水平也大幅提高，但居民收入分配差距也在不断扩大。
2008年金融危机为我国带来的后遗症还在继续影响着居民正常生活，物价上涨和通货膨胀的压力仍然困扰着老百姓。
收入和消费支出体系的健康发展至关重要。
消费是拉动国民经济增长的一架重要马车，收入又是决定居民消费的最主要因素。
我国人口基数大消费群体众多，但由于居民收入分配差距大直接影响到居民消费需求的降低从而影响经济增长。
而且随着中国特色的市场经济体制的建立，各种收入分配问题也愈发明显。
国家统计局发布的数据显示，我国城乡居民收入稳定增长，农村居民收入增长较快。
政府也在积极调整收入分配政策，刺激消费需求，促进国民经济持续快速健康发展。
本文以我国城镇居民人均可支配收入为研究对象，分析出影响城镇居民收入的主要原因，并对模型联系实际进行分析，以供国家进行决策做参考。
2.数据来源及介绍以1991年—2011年的城镇居民家庭人均可支配收入y为因变量，选取城乡居民储蓄存款年底余额x1,储蓄存款年底增加额x2,国民总收入x3,职工基本就业情况x4,城乡居民家庭恩格尔系数x5为自变量。
数据来源于国家统计局网站统计年鉴，数据见表1。
表1年份可支配收入年底余额年增加额国民总收入就业情况家庭恩格尔系数1991 1700.6 9244.9 2125.3 21826.2 58360 57.61992 2026.6 11757.3 2512.4 26937.3 59432 57.61993 2577.4 15203.5 3446.2 35260 60220 58.11994 3496.2 21518.8 6315.3 48108.5 61470 58.91995 4283 29662.3 8143.5 59810.5 62388 58.61996 4838.9 38520.8 8858.6 70142.5 68850 56.31997 5160.3 46279.8 7759 78060.9 69600 55.11998 5425.1 53407.5 7127.7 83024.3 69957 53.41999 5854 59621.8 6214.4 88479.2 70586 52.62000 6280 64332.4 4710.6 98000.5 71150 49.12001 6859.6 73762.4 9430.1 108068.2 74432 47.72002 7702.8 86910.7 13148.2 119095.7 75360 46.22003 8472.2 103617.7 16707 134977 76075 45.62004 9421.6 119555.4 15937.7 159453.6 76823 47.22005 10493 141051 21495.6 183617.4 77877 45.52006 11759.5 161587.3 20544 215904.4 78244 432007 13785.8 172534.2 10946.9 266422 78645 43.12008 15780.8 217885.4 45351.2 316030.3 79243 43.72009 17174.7 260771.7 42886.3 340320 77510 412010 19109.4 303302.5 42530.8 399759.5 78388 41.12011 21809.8 343635.9 41656.6 472115 78579 40.43.模型方法和介绍3.1多元线性回归模型3.1.1多元线性回归模型的一般形式设随机变量y 与一般变量1x ，2x ，… ，p x 的线性回归模型为： εββββ+++++=0p p x x x y 2211 （3.1）式中，0β，1β，…，p β是1+p 个未知参数，0β称为回归常数，1β，…，p β称为回归系数。
y 称为被解释变量（因变量），p x x x ,,,21 是p 个可以精确测量并控制的一般变量。
称为解释变量（自变量）。
1=p 时，式（3.1）为一元线性回归模型；2≥p 时，我们就称式（3.1）为多元线性回归模型。
ε是随机误差，与一元线性回归一样，对随机误差项我们常假定0=E ）（ε （3.2）2var σε=）（ 称()p p x x x y ββββ++++=E 22110 (3.3) 为理论回归方程。
对一个实际问题，如果我们获得n 组观测数()()n i y x x x i ip i i ,,2,1;,,,21 =，则线性回归模型式（3.1）可表示为：1112211101εββββ+++++=p p x x x y2222221102εββββ+++++=p p x x x y （3.4）n np p n n n x x x y εββββ+++++= 22110写成矩阵形式为：εβ+=X y （3.5）X 是一个()1+⨯p n 阶矩阵，称为回归设计矩阵或资料矩阵。
在实验设计中，X 的元素是预先设定并可以控制的，人的主观因素可作用其中，因而称X 为设计矩阵。
3.1.2多元线性回归模型的基本假定为了方便地进行模型的参数估计，对回归方程式（3.4）有如下一些基本假定 （1）解释变量1x ，2x ，… ，p x 是确定性变量，不是随机变量，且要求()n p X <+=1rank 。
这里的()n p X <+=1rank ，表明设计矩阵X 中的自变量列之间不相关，样本量的个数应大于解释变量的个数，X 是一满秩矩阵。
（2）随机误差性具有零均值和等方差，即()0=E i ε2σ，j i =()=j i εε,cov n j i ,,2,1, = 0，j i ≠这个假定通常称为高斯—马尔柯夫条件。
()0=E i ε，即假设观测值没有系统误差，随机误差项i ε的平均值为零，随机误差项i ε的协方差为零，表明随机误差项在不同的样本点之间是不相关的（在正态假定下即为独立的），不存在序列相关，并且有相同的精度。
（3）正态分布的假定条件为 ()2,0~σεNin εεε,,,21 相互独立对于多元线性回归的矩阵模型式（3.5），这个条件便可表示为： ()n N I 2,0~σε由上述假定和多元正态分布的性质可知，随机变量y 服从n 维正态分布，回归模型式（3.5）的期望向量()βX y E =()n y I =2var σ因此),(~2n X N y I σβ4. SAS 程序及输出结果4.1 用普通最小二乘方法作多元线性回归 4.1.1相关分析 程序结果：结果分析：从表2相关阵看出，y 与1χ，2x ，3x ，，的相关系数都在0.9以上，说明所选自变量与y 高度线性相关，用y 与自变量作多元线性回归是合适的。
y 与1χ的相关系数偏小，说明1χ对y 无显著影响。
4.1.2普通最小二乘法作多元线性回归先对数据做标准化处理，再对标准化数据作回归分析。
结果分析：回归方程为：Y=0.063121χ+0.025882χ+0.826923χ+0.288444χ+0.288445χ（1）由R 方=0.9990，调整R 方=0.9987，所以回归方程高度显著。
（2）由F=3108.47,P<.0001,所以回归方程高度显著。
（3）回归系数的显著性检验。
在显著性水平05.0=α上，3χ，4χ，5χ通过了显著性检验，其余变量未通过检验，模型需要进一步检验。
（4）由模型可知，国民总收入对人均可支配收入影响较大。
国民总收入增加，人均可支配收入就会增加，符合经济学原理。
4.2模型检验4.2.1异方差模型检验采用残差图法，等级相关系数法图1表6结果分析：从图1残差图看出，误差项没有呈现任何趋势，也无任何规律，初步判断不存在异方差。
表6结果显示个等级相关系数t 检验统计量的P 值均大于显著水平α=0.05。
综上，我们有很大把握认为异方差不存在。
4.2.2 自相关检验采用DW 检验 程序结果：表7Durbin-Watson D 2.085观测数 21 第一阶自相关-0.094结果分析：由表7知DW=2.085，查DW 表，n=21,k=6,显著性水平α=0.05，得L d =0.83,U d =1.96，由DW>d,我们可以认为所拟合的回归方程不存在自相关性。
U4.2.3 异常值检验程序结果：表8结果分析：由表8知，所有的学生化残差的绝对值都小于3，所以不存在异常值。
4.2.4多重共线性检验（1）方差扩大因子法表9结果分析：由表9知，4 ，5x 的方差膨胀因子4V IF =12.80022，5VIF =14.04276大于10,1x ,3x 的方差膨胀因子1VIF =189.25699，3VIF =167.95087远大于10，存在严重的多重共线性。