国家财政收入的SPSS逐步回归分析及其影响因素研究
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更新于2024-09-17
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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。
2012-12-26 上传
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2023-05-14 上传
craig0504
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