expfood)之间确有线性冋归关系。系数&模型非标准化系数标准系数B标准误差试用版tSig.1(常量).651.0699.483.000log(exptotal).745.019.81639.568.000hhsize.015.004.0881.293.000a.因变屋:log(expfood)由标准偏回归系数表可得,B度量了口变量对因变量的影响效果,log(exptotal)、hhsize共同进入模型时,斜率系数分别为0.745,0.015。B】的检验统计量t二39.568,由显著性sig值小于0.001,说明Bl与0有显著差别,该回归方程有意义。回归方程为log(expfood)二9・483+0・7451og(exptotal)+0.015hhsize。W:log(expfood)100-M标准化残羞翠M标准化残羞・5.47E-141141tM£-0.999N-754由图可得数据回归标准化残差符合正态分布,且峰值在0的位置。说明数据统计样本总量较大,具有统计价值。回归标准化残差的标准P—P图:因受量:log(expfood)观测的累枳概卒山图可得,连续变量log(expfood)的期望累计概率与观测累计概率基本一致,且拟合优度I寫丁-连续变量expfood的拟合优度。故,后者所建立的模型拟合程度更咼。三、结论及决策性建议◊实验结果本次试验得到的回归方程为log(expfood)=9.483+0.7451og(exptotal)+0.015hhsize,0为0.729o模型的拟合程度较高。该模型的经济意义为:家庭年均支出上升1%时,家庭食物性消费上升0.745%;家庭成员数量增加一位时,家庭食物性消费上升1.5%。◊实验不足之处自变量考虑不周全,最终进入模型的只有exptotal与hhsizc两个变量,而事实上家庭收入、食品价格、消费习惯等因素都有可能影响家庭食品支出。
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