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用spss分析消費影響因素

科技更新时间:2024-11-30 10:03:35

Logistic回歸分析研究綜述

消費在生産中占據十分重要的地位，是生産的最終目的和動力，是保持省内經濟穩定快速發展的核心要素。預測河南省社會消費品零售總額，是進行宏觀經濟調控和消費體制改變創新的基礎，是河南省内人民對美好的全面和諧社會的追求的要求，保持河南省經濟穩定和可持續發展具有重要意義。

本文選取河南省1999年~2018年的社會消費品零售總額數據，首先建立logistic回歸模型，借助SPSS軟件進行曲線估計，取得了不錯的效果，其中模型摘要中R方為0.992接近于1，模型拟合程度好。做出模型的方差分析表，檢驗概率P值小于0.05，拟合方程顯著。通過logistic回歸函數預測出2019年~2023年河南省社會消費品零售總額預測值分别為28246.7、32732.7、37931.1、43955.0、50935.7億元。

Logistic回歸分析實例

本文借助SPPS軟件做Logistic回歸的建模分析，将理論與實際相結合，首先，繪制河南省社會消費品零售總額随時間變化的散點圖，判斷形象的總體趨勢。然後進行曲線估計回歸。在SPSS數據編輯器界面，分别導入依賴自變量和獨立自變量的值。在“模型”列中，選擇“邏輯模型”、“顯示方差分析表”和其他默認值。單擊“确定”按鈕，計算機運行所選程序，計算機按如下方式運行。

用spss分析消費影響因素（基于Logistic回歸河南省社會消費品零售總額預測）1

圖1 社會消費品零售總額散點圖

由散點圖可以看出河南省社會消費品零售總額随時間變化逐年遞增，散點圖可以很好的看出，其具有上升的趨勢。

用spss分析消費影響因素（基于Logistic回歸河南省社會消費品零售總額預測）2

由上表知為0.992接近于1，數據模型的相關拟合程度較好。

用spss分析消費影響因素（基于Logistic回歸河南省社會消費品零售總額預測）3

得出方差分析表如上，F值為2316.899，檢驗概率的P值為0，顯然是小于0.05的，說明該模型顯著。

用spss分析消費影響因素（基于Logistic回歸河南省社會消費品零售總額預測）4

由以上的數據表得出的回歸函數為，我們将預測的年份帶入回歸方程中，即可得出2019~2023年的預測值，其中，預測出來的結果如下表所示。

用spss分析消費影響因素（基于Logistic回歸河南省社會消費品零售總額預測）5

同理，我們做出河南省社會消費品零售總額預測圖像如下所示。

用spss分析消費影響因素（基于Logistic回歸河南省社會消費品零售總額預測）6

圖2 社會消費品零售總額預測圖

通過構建适合的logistic模型預測出2019年到2023年間河南省社會消費品零售總額預測值分别為28246.7、32732.7、37931.1、43955.0、50935.7億元。由預測圖像可以看出，真實值和估計值拟合程度相對較好。

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