1、 GDPGDP是體現(xiàn)國民是體現(xiàn)國民經(jīng)濟經(jīng)濟增長狀況和人民群眾客觀生活增長狀況和人民群眾客觀生活質(zhì)量的重要指標(biāo)。為了研究影響質(zhì)量的重要指標(biāo)。為了研究影響GDPGDP的潛在因素，通的潛在因素，通過收集到的樣本數(shù)據(jù)運用課本學(xué)過的回歸分析知識，過收集到的樣本數(shù)據(jù)運用課本學(xué)過的回歸分析知識，建立與建立與GDPGDP有影響的自變量與因變量間的多元線性回有影響的自變量與因變量間的多元線性回歸模型，借助統(tǒng)計軟件歸模型，借助統(tǒng)計軟件SPSSSPSS對樣本作初等模型，同時結(jié)對樣本作初等模型，同時結(jié)合方差檢驗，確立最終的經(jīng)驗回歸方程。最后通過對合方差檢驗，確立最終的經(jīng)驗回歸方程。最后通過對做出來的模型分析得出做出來

2、的模型分析得出GDPGDP的主要影響因素，對提高的主要影響因素，對提高GDPGDP具有一定得現(xiàn)實意義。具有一定得現(xiàn)實意義。xyx2yx1x3一元回歸分析一元回歸分析多元回歸分析多元回歸分析 因變量因變量自變量自變量回歸系數(shù)回歸系數(shù)殘差殘差kkXXXY22110常數(shù)項常數(shù)項因變量是服從正態(tài)分布的連續(xù)型隨機變量；因變量是服從正態(tài)分布的連續(xù)型隨機變量；k個自變量是固定變量，即非隨機或無度量誤差的變個自變量是固定變量，即非隨機或無度量誤差的變量；量；k個自變量間不存在多重共線性；個自變量間不存在多重共線性；k個自變量與殘差獨立；個自變量與殘差獨立；殘差是隨機變量，均值為零，方差為常數(shù)；殘差是隨機變量，

3、均值為零，方差為常數(shù)；各殘差間相互獨立；各殘差間相互獨立；殘差服從正態(tài)分布。殘差服從正態(tài)分布。只有求得的經(jīng)驗回歸方程只有求得的經(jīng)驗回歸方程 通通過了回歸分析中各檢驗并滿足上述幾個假定條件時，我們才可過了回歸分析中各檢驗并滿足上述幾個假定條件時，我們才可以明確此時的經(jīng)驗回歸方程對我們的樣本數(shù)據(jù)擬合得好，可以以明確此時的經(jīng)驗回歸方程對我們的樣本數(shù)據(jù)擬合得好，可以用此時的回歸模型作控制與預(yù)測了。用此時的回歸模型作控制與預(yù)測了。kkXXXY22110 指標(biāo)的選取指標(biāo)的選取查閱查閱20032003年年中國統(tǒng)計年中國統(tǒng)計年鑒，摘取鑒，摘取19801980年年- -20032003年部門數(shù)據(jù)，部分數(shù)據(jù)見下表

4、：年部門數(shù)據(jù)，部分數(shù)據(jù)見下表：年份年份財政收入財政收入（億元）（億元）工業(yè)總產(chǎn)值工業(yè)總產(chǎn)值（億元）（億元）農(nóng)業(yè)也總產(chǎn)農(nóng)業(yè)也總產(chǎn)值（億元）值（億元）建筑業(yè)總產(chǎn)建筑業(yè)總產(chǎn)值（億元）值（億元）社會消費品社會消費品零售總額零售總額（億元）（億元）受災(zāi)面積受災(zāi)面積（十萬公頃）（十萬公頃）人口總數(shù)人口總數(shù)（百萬人）（百萬人）yearYX1X2X3X4X5X619801159.9351541922.6286.931794445.26987.0519811175.7954002180.6282.32002.5397.91000.7219821212.3358112483.3345.332181.5331.31

5、015.919831366.9564602750419.512426.1347.11030.0819841642.8676173214.1517.152899.2318.91043.5719852004.8297163619.5675.13801.4443.651058.5119862122.01111944013808.074374471.41075.0719872199.35138134675.7954.655115420.9109319882357.24182255865.31131.656534.6508.71110.2619892664.9220176534.71282.987074

6、.2469.911127.0419902937.1239247662.11345.017250.3384.741143.33表表1 1980-2003年我國的財政收入年我國的財政收入*（出自（出自2003年年中國統(tǒng)計年鑒中國統(tǒng)計年鑒） 利用利用SPSSSPSS軟件，以表軟件，以表1 1中的數(shù)據(jù)作多元線性回歸分中的數(shù)據(jù)作多元線性回歸分析，得到以下結(jié)果：析，得到以下結(jié)果： 圖圖1 系數(shù)系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版 1(常量)-3870.7391967.075-1.968 .066x1-.015.009-.119-1.687 .110 x2-.320.112-.530-2

7、.870.011x3.532.109.5774.876.000 x4.409.098.9714.197.001x5.6171.279.007.482.636x64.6272.175.0752.127.048a. 因變量因變量: 根據(jù)以上數(shù)據(jù)，所以建立的回歸模型根據(jù)以上數(shù)據(jù)，所以建立的回歸模型, , 對六個對六個變量的線性回歸方程為：變量的線性回歸方程為：739.3870627. 4617. 0409. 0532. 0032. 0015. 0654321xxxxxxy 圖圖2 Anovab模型平方和df均方FSig. 1回歸8.335E861.389E81929.222.000殘差 122417

8、8.5251772010.501總計8.348E823a. 預(yù)測變量預(yù)測變量: (常量常量), x6, x5, x3, x1, x2, x4。b. 因變量因變量: 再由再由SPSSSPSS軟件對數(shù)據(jù)進行方差分析，軟件對數(shù)據(jù)進行方差分析，結(jié)果如下：結(jié)果如下： 對以上輸出結(jié)果中，對以上輸出結(jié)果中，SigSig即為顯著性即為顯著性P P值，由值，由P P值值=0.000=0.000（近似值）可知其回歸方程高度顯著。即可以以（近似值）可知其回歸方程高度顯著。即可以以99.9%99.9%以上的概率斷言自變量全體對因變量以上的概率斷言自變量全體對因變量y y產(chǎn)生顯著性產(chǎn)生顯著性影響，所以影響，所以6 6個自變量作為一個整體對因變量個自變量作為一個整體對因變量y y有十分顯有十分顯著的影響。著的影響。 從回歸模型可以看出，對于國家財政收入來說，建筑從回歸模型可以看出，對于國家財政收入來說，建筑業(yè)，社會消費品零售總額，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，人口數(shù)目對其業(yè)，社會消費品零售總額，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，人口數(shù)目對其影響顯著。為了有效的