国家财政收入的SPSS逐步回归分析及其影响因素研究

该篇小论文主要探讨的是如何运用SPSS软件进行线性回归分析来研究国家财政收入的影响因素。作者选择了一系列宏观经济指标，包括总人口、农林牧渔业总产值、国内工业生产总值、国内建筑生产总值、社会商品零售总额、就业人员数量、受灾面积以及能源生产总量，共计8个变量，作为预测模型中的自变量。通过对这些变量的逐步回归分析，论文旨在评估它们对国家财政收入的直接影响。 逐步回归法在这个过程中起到了关键作用，它是一种统计方法，通过逐个加入或剔除变量的方式，找到最能解释因变量变化的最佳模型组合。首先，作者设定了一个[pic]检验值，用于决定每个变量的显著性，这是在引入或排除变量之前的重要步骤。接着，通过SPSS13.0软件进行计算，不断进行变量的引入和剔除，直到找到一个既能保持模型解释力又避免多重共线性的最优模型。 回归模型的建立采用了多元线性回归的形式，每个变量的系数（b0至b8）表示了该变量对财政收入的线性影响，这些系数可以通过软件计算得出。通过这种方式，作者不仅验证了不同因素对国家财政收入的重要性，还提供了定量的证据，有助于政策制定者理解和优化财政收入的驱动因素。 这篇论文的核心知识点包括：线性回归分析的基本原理，逐步回归法的具体应用，以及如何利用SPSS统计软件进行数据处理和模型构建。它不仅展示了理论知识的实际操作，也突显了数理统计在经济研究中的实用价值。