统计学专业毕业论文多元线性回归模型

2Р0.302Р4.982Р0.000Р1Р(常量)Р-3731367.970Р4548805.753Р-0.820Р0.421Р-26.897Р7.500Р-0.344Р-3.586Р0.002Р28.266Р11.794Р0.220Р2.397Р0.025Р-101.286Р34.597Р-0.297Р-2.928Р0.008Р49.465Р11.924Р0.666Р4.148Р0.000Р-73.625Р22.272Р-0.272Р-3.306Р0.003Р49.575Р17.039Р0.448Р2.909Р0.008Р32.637Р15.676Р0.267Р2.082Р0.049Р45.499Р9.132Р0.302Р4.982Р0.000Р由表3.5建立新的多元线性回归模型Р (3.2)Р应用SPSS软件计算样本可决系数和调整后的样本可决系数,如下表Р表3.6 模型汇总Р模型Р标准估计的误差Р1Р0.992aР0.984Р0.978Р8033883.479Р由表3.5可知,模型(3.2)拟合效果很好。Р然后,对模型(3.2)进行显著性F检验,采用数学软件SRSS计算出的方差分析表如下表Р表3.7 方差分析表Р模型Р平方和РdfР均方РFРSig.Р1Р回归Р8.774E16Р8Р1.097E16Р169.919Р0.000aР残差Р1.420E15Р22Р6.454E13Р总计Р8.916E16Р30Р由P值=0.000(近似值),,P值小于,所以,在显著性水平的条件下,回归方程(3.2)是显著的。Р经过以上算法步骤,新建立的模型(3.2)通过了显著性检验,因此。模型(3.2)为最终确定的模型。Р模型的预测Р根据2007年的《中国统计年鉴》记载的2006年各地财政支出,本文选取基本建设支出、企业挖潜改造资金、农业支出、教育事业费、卫生经费、行政管理费、公检法司支出