第33卷第9期 2016年9月
吉
林
化
学
工
院
学
报
JOURNAL OF JILIN INSTTTUTE OF CHEMICAL TECHNOLOGY
文章编号：1007-2853(2016)09-0074-04
Vaol.33 No.9 Sep.2016
回归分析在人均GDP影响因素分析中的应用
李杰，刘兆鹏，费时龙，苏
婷
（宿州学院数学与统计学院，安徽宿州234000）
摘要：作为衡量和了解所在区域经济发展状况的重要工具，人均CDP的科学价值一直深受各界学者广泛关注.对此，以安徽省为例，首先收集相关数据，对数据进行描述性统计分析；然后运用逐步回归分析方法对12个人均GDP影响因素的数据进行筛选，确定对其影响显著的四个因素；最后通过对数据进一
步处理，建立多元线性回归分析模型，关键词：回归分析；GDP；因素；模型
中图分类号：0212
文献标志码：A
DOI;10.16039/j.cnki.cen221249.2016.09.019
人均GDP是衡量经济发展和地区竞争力的重要指标，学者们对人均CDP的研究有很多，还提出了很多重要的结论.本文以安徽省为例，从数字层面，结合经济学理论选取影响变量，运用统计方研究影响安徽省人均GDP的因素，
1
数据处理与分析
1.1
简单数据处理
从安徽统计年鉴上搜集1993—2012年安徽省地区GDP和人均GDP的数据，数据的时序图如下：
35×10° 30 ×10° 25x10
20 x10° 15x10° 10 ×10 5 × 10
Model
*一地区GDP（亿元） ■一人均地区GD（元
o
年份(Y) 图1数据时序图
从图1可以看出，人们的生活水平稳步提高，安徽省的地区GDP和人均GDP[1]都呈现逐年稳步上升的趋势，由1993年的人均1785元到2012
年的28792元 1.2
逐步回归分析
在逐步回归分析的最主要思路中，首先需要考虑的是所有的自变量，然后将这些自变量[2]通过其对因变量的作用的大小或者说是显著水平的大小排序，最后从大到小顺序引人回归方程中的自变量
区GDP（元）)；X居民消费水平（元）；X，政府预算支出（亿元）；X，进出口总额（千美元）；X。进出口差额（千美元）；X，政府消费（亿元）；X。第一产业增加值(亿元)；X，第二产业增加值（亿元)；X，第三产业增加值（亿元)；X。固定资产投资（亿元)；X。城镇就业人数（万人）；X，社会消费品零售总额（亿元）.运用统计软件[3]对相关数据与变量进行回归分析处理，结果如表1所示：
表1
移进和移除的变量
Variables Entered
x11
Variables Removed
Method
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-toenter <=.050,Probability-of-F-to-remove >=,100).
收稿日期：2016-05-16
基金项目：高校创新训练项目（AH201410379077）；高校自然科学研究项目（KJ2016A770）：高校优秀青年人才支持计划重点项目（gxyqzD2016340）：宿州学院教学研究项目（szxy2015jy09）：宿州学院教学研究项目（szxyiyxm201322）资助作者简介：李杰（1983-），男，安徽六安人，宿州学院讲师，硕士，主要从事概率统计方面的研究
万方数据