财政收入多元化线性回归分析
财政收入的多元回归分析
定量分析案例：财政收入的多元回归分析一、简介财政收入是指一个国家政府凭借政府的特殊权力，按照有关的法律和法规在一定时期内（一般为一年）取得的各种形式的总和，包括税收、企事业收入、规矩能源交通重点建设基金收入。
债务收入、规费收入、罚没收入等、财政收入水平高低反映一国经济实力的重要标志。
在一定时期内，财政收入规模的大小受许多因素的影响，入国民生产总值大小、社会从业人员数的多少、税收规模的大小、税率高低等。
二、分析的设计在本案例中，我们认为，一个国家的税收水平的高低、国民生产总值的大小、其他收入的多少，是决定一个国家一定时期内财政收入规模的主要影素。
因此本案例只取这三个变量作为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。
三、数据来源本案例的样本数据来自中国统计出版社的有关年份的《中国统计年鉴》，数据时限为1978－1995年，案例数据如下（见表1）：表1财政收入等四项指标观测数据T年份Y财政收入X1国民生产总值X2税收X3其他收入1978 1132.62 3624.1 519.28 40.991979 1146.38 4038.2 537.82 113.531980 1159.93 4517.8 517.7 152.991981 1175.79 4860.3 629.89 192.221982 1212.33 5301.8 700.02 215.841983 1866.95 5957.1 755.59 257.841984 1642.86 7206.7 947.35 296.291985 2004.82 8989.1 2040.79 280.511986 2122.01 10201.4 2090.73 156.951987 2199.35 11954.5 2140.36 212.381988 2357.24 14922.3 2390.47 176.181989 2664.9 16917.8 2727.4 179.411990 2937.1 18598.4 2821.86 299.531991 3149.48 21662.5 2990.17 240.11992 3483.37 26651.9 3296.91 265.151993 4348.95 34650.5 4255.3 191.041994 5218.1 46532.9 5126.88 280.181995 6242.2 57277.3 6038.04 369.19四、数据分析首先考察数据的分布情况，在EXCEL中对数据进行描述统计分析，得出如下结果（见表2）：表2Descriptive statisticsY财政收入X1国民生产总值X2税收X3其他收入count 18 18 18 18mean 2,559.1322 16,881.367 2,251.4756 217.7956 sample variance 2,170,506.7863 239,304,226.319 2,754,808.1072 6,033.6743 sample standard deviation 1,473.2640 15,469.461 1,659.7615 77.6767 minimum 1132.62 3624.1 517.7 40.99maximum 6242.2 57277.3 6038.04 369.19 range 5109.58 53653.2 5520.34 328.2统计量表明，四个变量的取值范围差别较大，从描述统计量中并不能清楚地看到各个变量之间的关系，需要进一步的分析。
财政收入的多元回归分析
财政收入的多元回归分析定量分析案例析分回归收入的多元定量分析案例：财政介简一、财政收入是指一个国家政府凭借政府的特殊权力，按照有关的法律和法规、在一定时期内（一般为一年）取得的各种形式的总和，包括税收、企事业收入规矩能源交通重点建设基金收入。
债务收入、规费收入、罚没收入等、财政收入水平高低反映一国经济实力的重要标志。
在一定时期内，财政收入规模的大小受许多因素的影响，入国民生产总值大小、社会从业人员数的多少、税收规模的大小、税率高低等。
计析的设二、分在本案例中，我们认为，一个国家的税收水平的高低、国民生产总值的大小、其他收入的多少，是决定一个国家一定时期内财政收入规模的主要影素。
因此本案例只取这三个变量作为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度来源数据三、》，数本案例的样本数据来自中国统计出版社的有关年份的《中国统计年鉴）：1案例数据如下（见表1978－1995 年，据时限为1表财政收入等四项指标观测数据其他收入X3 X2 税收国民生产总值年份 Y 财政收入 X1 T40.99 3624.1 519.28 1978 1132.62113.53 537.82 1146.38 1979 4038.2152.99 517.7 1980 1159.93 4517.8192.22 629.89 1175.79 4860.3 1981215.84 5301.8 1212.33 700.02 1982257.84 5957.1 755.59 1983 1866.95296.29 947.35 1984 1642.86 7206.7280.51 2040.79 2004.82 8989.1 1985156.95 2090.73 10201.4 1986 2122.01212.3811954.5 2140.36 2199.35 19871．财政收入的多元回归分析定量分析案例176.18 2357.24 14922.3 2390.47 1988179.41 2664.9 16917.8 1989 2727.4299.53 2937.1 2821.86 1990 18598.4240.1 3149.48 1991 21662.5 2990.17265.15 1992 3483.37 3296.91 26651.9191.04 4348.95 34650.5 4255.3 1993280.18 5218.1 46532.9 1994 5126.88369.1919956242.2 6038.04 57277.3分析数据四、中对数据进行描述统计分析，得出如首先考察数据的分布情况，在EXCEL ）：2下结果（见表2表statistics Descriptive生产总值民国收税财其他收入政收入Y X2 X1X3count 18181818mean217.7956 2,251.4756 2,559.1322 16,881.367239,304,226.3196,033.67432,754,808.1072sample variance 2,170,506.78631,659.7615 sample standard77.67671,473.2640 15,469.461deviationminimum40.993624.1 517.7 1132.62maximum369.1957277.3 6242.2 6038.04range5520.345109.5853653.2328.2统计量表明，四个变量的取值范围差别较大，从描述统计量中并不能清楚中利用图形生成地看到各个变量之间的关系，需要进一步的分析。
财政收入的多元线性回归模型
我国财政收入的多元线性回归模型一、影响我国财政收入增长因素的实证分析研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。
回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。
通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值和固定资产投资和社会消费品零售总额和社会总人口，并且在总人口里面考虑了65岁以上的老年化人口数对税收的负面影响。
为了考察这一问题，从国家统计局的国家数据里抽选出1995-2014年税收、国内生产总值、固定资产投资总额,社会消费品零售额,社会总人口（包括老年化人口）的数据，利用eviews7.2进行回归分析，建立财政收入影响因素模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。
二、模型的设定1.将财政收入作为被解释变量，用Y 表示。
税收，GDP ，固定资产投资总额、社会消费品零售额、社会总人口作为解释变量，分别用X1，X2，X3，X4，X5表示。
2.数据性质的选择是：时间序列数据3.模型设定为：1122334455y c x x x x x u βββββ=++++++三、数据收集如表四、参数估计：用eviews7.2做回归分析。
假定模型中随机项满足基本假设，可用OLS （最小二乘估计）法估计其参数。
具体操作：（1）打开file-new-workfile ，设置start date 为1995，end date 为2014，在命令框中输入data y x1 x2 x3 x4 x5在命令框中输入series ()1111()/@()x x mean x stdev x =-series ()2222()/@()x x mean x stdev x =- series ()3333()/@()x x mean x stdev x =- series ()4444()/@()x x mean x stdev x =- series ()5555()/@()x x mean x stdev x =- series ()()/@()y y mean y stdev y =-将变量进行标准化得在命令框中输入ls y c x1 x2 x3 x4 x5即出现回归结果根据表中的样本数据，模型估计结果为^1234521.8443061,0132710.0764080.0900720.0255650.050390x xx x x uy =-+-+--+20.999969R = 20.999958R = F=91397.54 D.W=2.713325可以看出，可决系数20.999969R=，说明R=，修正的可决系数20.999958α=，x2、x4、x5系数均不能通过t检验，且均模型的拟合程度很好。
国家财政收入的多元线性回归模型
应用数理统计国家财政收入的回归分析院（系）名称专业名称学生姓名任课教师2013年12月目录摘要.............................................................................. 错误!未定义书签。
符号说明........................................................................ 错误!未定义书签。
1引言............................................................................. 错误!未定义书签。
2解决问题的方法和计算结果 (3)2.1 样本数据的选取与整理 (3)2.2 模型的建立与分析 (4)2.3 分析结果 (9)3 结论 (10)参考文献 (11)国家财政收入的多元线性回归模型摘要：本文以多元线性回归为出发点，选取了我国自1990至2011年间的财政收入为因变量，并初步选取了6个影响因素,进一步利用统计软件SPSS 对以上数据进行了筛选，采用多元逐步线性回归的方法，从而找到了能反映财政收入与各因素之间关系的“最优”回归方程：514242.0068.0348.0890.27809X X X Y +++-=进而得出结论，国家财政收入与建筑业、工业总产值和人口数具有显著地线性关系。
关键词：多元逐步线性回归；财政收入；SPSS0符号说明变 量符号 财政收入（亿元）Y 工业总产值（亿元）X 1 农业总产值（亿元）X 2 受灾面积（万公顷） X 3 建筑业总产值（亿元） X 4 人口总数（万人） X 5 社会商品销售总额（亿元）X 61 引言改革开放以来，我国的国民经济取得了快速发展，经济上的飞速发展并带动了国家财政收入的飞速增加，国家财政的状况对整个社会的发展影响巨大。
政府根据国家的财政收入，通过预算安排，用于环境保护、社会保障以及政府行政管理等，从而不断提高人民的生活水平，早日实现中华民族的伟大复兴。
浅析运用多元线性回归模型分析影响税收收入的经济因素
浅析运用多元线性回归模型分析影响税收收入的经济因素一、概述税收收入作为国家财政收入的重要组成部分，其变化情况与国家的经济状况密切相关。
为了探究影响税收收入的经济因素，本文将运用多元线性回归模型进行分析。
我们需要明确研究的问题。
影响税收变化的因素多种多样，为了找出对税收具有显著性影响的指标，我们将根据文献阅读和实际经济经验，选取国内生产总值（GDP）、财政支出、物价水平等因素作为模型的自变量，进行多因素计量分析。
近年来，我国税收的增长速度显著超过了GDP的增长速度，这一现象可能暗示着我国的经济政策体系、政府调控机制等方面存在一些问题。
对税收收入及其主要影响因素进行多元线性回归分析，有助于我们改善税收现状，并为完善税收政策和经济体制提供参考。
在建立计量经济模型时，我们将明确解释变量和被解释变量。
被解释变量为税收收入总额，而解释变量则包括国内生产总值（GDP）、财政支出、物价水平等。
通过建立模型，我们可以得出各个变量与税收收入之间的变动关系，从而为税收收入的预测和政策制定提供依据。
1. 税收收入在国家经济中的重要地位税收收入作为国家财政收入的主要来源之一，在国家经济中占据了举足轻重的地位。
它不仅关系到政府的财政状况和公共服务的提供，更是衡量一个国家经济发展水平和社会稳定程度的重要指标。
税收收入是国家实现宏观经济调控的重要工具。
政府通过调整税收政策，如改变税率、调整税目或实行税收优惠等，可以影响企业和个人的经济行为，进而调控宏观经济运行。
例如，降低企业所得税率可以激励企业增加投资，扩大生产规模，从而促进经济增长提高个人所得税起征点则可以增加居民的可支配收入，刺激消费需求，拉动内需增长。
税收收入对于保障社会公共服务和基础设施建设具有重要意义。
税收作为一种强制性的财政收入形式，能够确保政府有足够的资金用于提供公共教育、医疗、社会保障等公共服务，以及建设交通、水利、能源等基础设施。
这些服务和设施的建设和完善，不仅能够提高人民的生活质量，也是国家经济发展的重要支撑。
多元线性回归模型分析
我国财政收入与税收、国民生产总值、固定资产投资关系的计量经济学分析（西北民族大学经济学院）摘要：财政部目前公布，今年上半年全国财政收入达到63795亿元。
它相当于十年前的2002年全国财政收入的3倍之多。
照此发展，今年全年全国财政收入再创新高。
财政收入为何再创新高呢？本文从GNP、税收和就业方面来三大因素对财政收入的重要影响，并对今年总体经济做预测。
关键字：财政收入GDP 税收固定资产投资一、引言在上半年财政收入创出新高的后面，却存在着一丝隐忧，这就是财政收入的增长速度慢下来。
数据显示，今年上半年的全国财政收入同比去年上半年的增长幅度为12.2%，增幅同比回落19个百分点。
其中税收收入增长9.8%，增长同比回落19.8个百分点，GDP同比增幅为7.8%。
这是最基本的两个因素，除此之外，影响财政收入的因素还有固定资产投资，政府政策等等。
为此，本文就建立财政收入影响因素模型，实证分析影响我国财政收入的主要因素，为如何合理有效地制定我国财政收入计划提供一些政策性建议。
二、影响我国财政收入增长因素的实证分析研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。
回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。
通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值和固定资产投资等。
（1）税收：税收具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。
（2）国内生产总值：会促进国民收入，从而会提高居民个人收入水平直接影响居民储蓄量，并与财政收入的增长保持一定的同向性。
（3）固定资产投资：主要通过投资来促进经济增长，扩大税源，进而拉动财政税收收入整体增长。
本文以《中国统计年鉴》为源，使用了1992年-2011年税收、国内生产总值、固定资产投资的数据，数据真实可靠。
利用E-views进行回归分析，建立财政收入影响因素精确模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。
基于SPSS回归分析研究影响国家财政收入的因素
基于SPSS回归分析研究影响国家财政收入的因素一、本文概述随着全球经济的不断发展和国家财政管理体系的日益完善，探究影响国家财政收入的因素变得尤为重要。
财政收入作为衡量一个国家经济实力和政府治理能力的重要指标，其稳定与增长对于国家的可持续发展和社会福祉具有决定性的影响。
本文旨在通过SPSS回归分析，深入探讨影响国家财政收入的各项因素，以期为政策制定者提供科学依据，推动国家财政收入的稳步增长。
具体而言，本文将首先对相关文献进行梳理，总结前人研究成果和不足，明确研究问题和假设。
接着，通过收集各国财政收入及相关影响因素的数据，运用SPSS软件进行多元线性回归分析，探讨各因素对国家财政收入的影响程度和方向。
在分析结果的基础上，本文将进一步讨论各因素之间的相互作用及其对国家财政收入的共同影响，揭示影响国家财政收入的关键因素。
本文的研究不仅有助于丰富和发展财政收入理论，还为政策制定者提供了实践指导。
通过深入了解影响国家财政收入的因素，政府可以更加精准地制定财政政策，优化税收结构，提高财政收入的稳定性和可持续性。
本文的研究也有助于增进国际社会对国家财政收入问题的认识和理解，促进全球经济的健康发展。
二、研究方法和数据来源本研究旨在通过SPSS回归分析，深入探究影响国家财政收入的因素。
SPSS，即Statistical Package for the Social Sciences，是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件，其功能强大，包括数据管理、统计分析、图表分析等多个方面。
本研究选择SPSS作为主要分析工具，正是基于其强大的数据处理能力和多样的统计分析方法。
在数据来源方面，本研究主要采用了国家统计局、财政部等官方渠道发布的国家财政收入相关数据。
这些数据具有权威性、准确性、全面性等特点，能够为本研究提供坚实的数据基础。
同时，为了更全面地分析影响国家财政收入的因素，本研究还结合了国内外相关文献，对相关影响因素进行了梳理和分类。
影响我国财政收入的多元线性回归模型
影响我国财政收入的多元线性回归模型题目：影响我国财政收入的多元线性回归模型内容摘要财政收入按收入形式可以分为：各项税收收入、企业收入、债务收入、国家能源交通重点建设基金收入、基本建设贷款归还收入、国家预算调节基金收入、其他收入等。
从定性分析的角度来说，财政收入会受到各种不同因素的影响，如：农业增加值、工业增加值、建筑业增加值、社会总人口数、社会消费额总额、国土受灾面积等等。
本文建立模型仅选取我国第一产业增加值、第二产业增加值（包括工业和建筑业）、第三产业增加值、社会从业人数，以及其他收入水平5个因素为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。
关键词：财政收入；多元线性回归；分析影响我国财政收入的多元线性回归模型一、提出解释变量与被解释变量Y表示财政收入（亿元），为被解释变量；五个解释变量分别为：X1 表示第一产业增加值（亿元），X2表示第二产业增加值（亿元）， X3表示第三产业增加值（亿元），X4表示社会从业人数（万人），X5表示其他收入（亿元）。
数据的搜集如下：模型中各个解释变量和被解释变量1994年到2013年共20年的数据R-squared 0.999570 Mean dependent var 41895.78Adjusted R-squared 0.997423 S.D. dependent var 10089.94S.E. of regression 512.2151 Akaike info criterion 15.08374Sum squared resid 262364.3 Schwarz criterion 15.03738Log likelihood -46.79310 Hannan-Quinn criter. 14.51071F-statistic 465.4439 Durbin-Watson stat 2.370180Prob(F-statistic) 0.035176通过Eviews软件分析结果计算如下：=3366.676+0.2202X1-0.0838X2+0.0028X3+0.0237X4+0.8712X5 Yˆ(0.8085) (2.0218) (-2.1312) (0.0109) (1.8083) (1.1715)R2=0.99, F=465.44, T=20通过公式可以看出，X2的系数为负值，显然不合理，因为第二产业增加值不可能对财政收入产生负相关关系。
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16917.80
2727.40
179.41
2937.10
18598.40
2821.86
299.53
3149.48
21662.50
2990.17
240.10
3483.87
26651.90
3296.91
295.15
4348.95
34650.50
4255.30
191.04
5218.10
46532.90
5126.88
图形显示变量之间的关系基本上是线性关系，于是可据此建立多元线性回归 方程。
4．求解回归方程。 SPSS 软件中的线性回归分析功能中提供了四种回归分析方法，分别为： ENTER( 一 次 进 入 法 ) 、 STEPWISE( 逐 步 回 归 法 ) 、 FORWARD( 向 前 进 入 法 ) 及 BACKWARD（向后剔除法）。四种方法虽然原理不尽相同，但殊途同归，得出 的结论一般都会一致。我们首先用最简单的全部变量一次进入法（ENTER）对
257.84
1642.86
7206.70
947.35
296.29
2004.82
8989.10
2040.79
280.51
2122.01
10201.40
2090.73
156.95
2199.35
11954.50
2140.36
212.38
2357.24
14922.30
2390.47
176.86
2664.90
Standardized t
Sig
Coefficients
coefficients
B
Std.Error Beta
(Constant) 767.775
241.368
3.181
0.007
X1
5.43E-02
0.013
0.570
4.109
0.001
X2
0.368
0.135
0.141亿元）
1132.62
3624.10
519.28
40.99
1146.38
4038.20
537.82
113.53
1159.93
4517.80
571.70
152.99
1175.79
4860.30
629.89
192.22
1212.33
5301.80
700.02
215.84
1866.95
5957.10
755.59
217.80
77.68
18
X4
53163.44
10007.39
18
表 8—3 是五个变量的三个描述统计信息，包括均值、标准离差和样本数。表 8
—4 是五个变量之间的皮尔逊相关系数、单尾显著性水平和样本数。
表 8—4
相关分析表（Correlations）
Y
X1
X2
X3
X4
Pearson
Y 1.000
0.992
18
18
18
18
X4 18
18
18
18
18
用一次进入法各变量的进入次序如表 8—5 所示，即 X4、X1、X3 和 X2。 表 8—5 一次进入法变量进入次序（Variables Entered/Removed ）
Model
Variables Entered Variables Removed Method
1
X4,X1,X3,X
Enter
说明：a.All Requested Variables Entered
b.Dependent Variable:Y 表 8—6 是回归模型的决定系数、估计值的标准误差和 Durbin-Watson 检验值。 表 8—6 模型拟和效果分析表（Model Summary ）
五 本案例的解析过程及参照结果
1．收集有关数据.可根据表 8-1 数据直接录入,也可以从数据文件中读取原始 数据文件 a:/case08/data1>txt.
2 ． 对 样 本 数 据 进 行 初 步 的 描 述 统 计 分 析 . 具 体 可 使 用 SPSS 软 件 中 STATISTICS 功能中 SUMMARIZE 菜单下的 DESCRIPTIVES 选项进行分析.其运 算结果如下(见表 8-2):
Model
R
R Square Adjusted Std.Error of Durbin-Watson
R Square the
Estimate
1
0.997
0.993
0.991
138.8624 2.313
说明：a.Predictors：（Constant）,X4,X1,X3,X2
b.Dependent Variable:Y
b.Dependent Variable:Y
F 475.139
Sig 0.000
表 8—7 时回归模型的方差分析表、F 检验值和显著性水平。回归方程的参
数（非标准化方程和标准化方程的参数）、t 检验值和显著性水平见表 8—8。
表 8—8
回归方程参数及检验表（Coefficients）
M o d e l Unstandardized
217.80
77.68
X
18
40152.00 79873.00
53163.44
10007.39
Y
18
1132.62 6242.20
2559.13
1473.26
Valid
18
N(listwise)
从描述统计量中并不能清楚地看到变两间的关系,需进行进一步的分析.但是 统计量表明,五个变量的取值范围差别较大,因此在下面的分析过程中要考虑对变 量进行标准化处理。
一行的变量删去,即可进行分析. 第三,用其它软件读取本案例数据的程序和思路参照以上程序进行.
三 案例所涉及的统计理论和统计方法 本案例主要涉及的理论和方法包括:多元线性回归分析建模方法,多元线性回 归方程的统计检验,回归方程的评价与预测方法,非线性统计方法及其他统计建模 方法.具体方法的原理与说明倾向间隔终于回归分析相关的统计学教材.
二 案例数据的描述 本案例的样本数据来自中国统计出版社出版的有关年份的《中国统计年鉴》 和《改革开放十七年的中国地区经济》，数据时限为 1978-1995 年。案例数据如 表 8-1。 表 8-1 的数据已经制成数据文件存入磁盘。该文件数据在磁盘中的位置是： 人数多少 a:\case08\data1.txt 数据的排列格式及其变量名与表 8-1 相同。 本案例的数据可以使用 TSP 软件，SPSS 软件和 SAS 软件进行分析。我门建 议使用 SPSS 软件进行分析。用 SPSS forWIN.7.5 软件读取本案例数据的基本步 骤是： 第一，用 OPEN 命令打开软件中的数据文件 a:\case08\data1.txt，杂 SPSS 句 法编辑器（SPSS Synax Editor）中观察文件中的数据结构，包括变量名，变量数，
1.101
0.628
0.058
1.755
0.103
X4
-3.7E-03
0.007
-0.025
-0.534
说明：a. Dependent Variable:Y
表 8-9 是回归模型预测值及其残差的统计数据。
0.602
表 8-9
残差分析表（Residuals Statistics a ）
Minimum Maximum Mean
Value
Std.Residual -1.261
2.750
0.000
0.874
18
说明：a. Dependent Variable:Y 运行结果显示：软件将四个自变量一次性地、不加选择地加入到回归方程中，
280.18
6242.20
57277.30
6038.04
369.19
X 社会从业 人数 （万人） 40152 40581 42361 43280 44706 46004 47597 79873 51282 52783 54334 55329 56740 88360 59482 60220 61470 62388
案例 08
财政收入多元化线性回归分析
一、案例简析 本案例来自作者主持，参与的财政部“九五”科研课题《我国财政收支决定 因素的统计分析》（该课题现已通过接题鉴定），作者从中选取了财政收入线性回 归分析问题进行提炼，归纳，形成了本案例。我们试图通过对财政收入及其影响 因素问题的研究，从教学上来说明 如何利用多元回归分析这一常用的统计方法，解决现实问题的实证分析过程。 财政收入是指一个国家政府凭借政府的特殊权力，按照有关的法律和法规在 一定时期内（一般为一年）取得的各种形式收入的总和，包括税收，企事业收入， 国家能源交通重点建设基金收入，债务收入，规费收入，罚没收入等。财政收入 水平高低是反映一国经济实力的重要标志。 在一定时期内，财政收入规模大小受许多因素的影响，如国民生产总值大小， 社会从业人数多少，税收规模大小，税率高低等。在本案例中，我们认为，一个 国家税收水平高低，国民生产总值规模的大小，社会从业人数多少，其他收入的 多少，是决定一个国家一定时期内财政收入规模的主要影响因素。
0.985
0.612
.0605
Correlation
0.992
1.000
0.973
0.579
0.553
X1
0.985
0.973
1.000
0.576
0.677
X2 0.612
0.579
0.576
1.000
0.602