回歸分析的價格函數 02

本文在進行構造價格函數的回歸方程之前，首先，采用交叉列聯表來判斷價格樣本的因素之間的相關性．

得到相關性的結論以後，可以在分類列聯表中得到兩類結果，再将相出關系數計算出來，通過相應的檢驗後，再剔除無關性較大的變量以後建立價格的回歸函數，此處用SPSS軟件進行實現．

本文在進行構造價格函數的回歸方程之前，首先，采用交叉列聯表來判斷價格樣本的因素之間的相關性．

得到相關性的結論以後，可以在分類列聯表中得到兩類結果，再将相出關系數計算出來，通過相應的檢驗後，再剔除無關性較大的變量以後建立價格的回歸函數，此處用SPSS軟件進行實現．

這裡理論頻數是T，實際頻數是A，所在行、列的編号用i、j來表示．x²值越大，就證明假設值和實際情況越相符．自由度為

行數和列數分别用R和C來表示， 0.05是顯著性水平．如果計算的顯著性水平比0.05小時，兩變量之間有明顯相關性．

以上結果可以通過SPSS來獲得．

一般來說，一元線性回歸中一個因變量是受多個自變量綜合影響的，因此就要用到大于等于2個因子來描述影響因素，這就是多元回歸亦稱多重回歸．

在此對配煤的描述、價格、質量和産地進行回歸分析，其中x1、x2、x3和x4分别表示描述分、價格分、質量分和服務分，y表示評價程度，c表示常數因子，此處用eviews進行實現．

通過線性回歸方程的顯著性檢驗，當所有變量都作為自變量時，方程沒有通過顯著性檢驗，而且各回歸系數也沒有通過檢驗，所以對變量進行剔除，對變量剔除結果如表1.4、表1.5所示，首先檢驗産地和總銷量的相關性，然後再檢驗産地和總量之間的相關性，其中表示所在産地庫存量和原煤質量等級，表示銷量．

通過線性回歸方程的顯著性檢驗，當所有變量都作為自變量時，如圖1.6所示，方程沒有通過顯著性檢驗，而且各回歸系數也沒有通過檢驗，所以對變量進行剔除，對變量剔除結果如圖1.7所示，建立回歸方程：

因子分析處理價格因素 03

軍訓的目的是端正軍人姿态，保持嚴整軍容，養成整齊劃一、令行禁止和嚴格遵守紀律的習慣，培養迅速、準确、協調一緻的作風，為掌握技術戰術動作打下良好的基礎。

因子分析其實是一種降維技術，在多個因子之間有聯系時，就在它們之間找出共性代表因子，用共性因子來代表所有因子，此處用SAS軟件進行實現．

所以本文将原煤銷量的幾種因素：

包括産地、價格、庫存量、貿易方式、企業規模在内的因子進行了因子分析，這些因子的相關系數很大，且KMO大于0.7，表明做因子分析是可行的．具體結果如表1.6示．

在表1.7和表1.8中可以看到，第一公共因子上載荷系數較大的指标價格、庫存量，這幾個因子歸為一類，可命名為“具體因子”；

第二公共因子載荷系數較大的指标有企業規模和貿易方式，這幾個因子為一類，可命名為“綜合因子”．所以影響煤炭銷量的因素可分為兩種：具體因子和綜合因子[9]．

由表1.9所示的SAS因子分析特旋轉元件矩陣可以看出，特征值序号在第二列标明，特征值在第三列标明，結合因子分析圖示，可以得出保留2個公共因子将能概括原有指标的大部分信息，所以本文提取了兩個公共因子來代表影響煤炭價格的因素，具體的代表因子表示模型如下所示．

本章小結 04

本章應用數據進行分析，綜上所述國内對煤炭行業成本難管理的研究雖然理論頗多，案例也不少，但存在以下問題：

(1)目前的研究方法單一，缺少實證性比較強的調查問卷和訪談等方法．

(2)對于完善煤炭行業環境成本管理的控制措施研究較片而，缺乏實踐經驗，視野狹隘，沒有與企業白身經營相結合，缺少對某個公司的個體分析．

(3)對環境成不研究的面傳力度不夠．

綜上實證分析整改過程我們可以發現，一個實證分析包含很多圖表，其中像條形圖、餅狀圖和折線圖等等一般在描述性統計部分，而描述性統計部分還包括表格，主要是關于統計特征值如平均值、方差、最大最小值、極差、偏度和峰度的數據測算；

其後的各個方法如回歸分析、因子分析和層次分析等等會涉及到結果表格和公式的應用，具體的含義就附在一般碩論表格的下方。

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