1、吉首大學(xué)。本科課程論文主題：糧食總產(chǎn)量影響因素分析學(xué)科課程名稱：應(yīng)用回歸分析所屬大學(xué)：專業(yè)年級：學(xué)生姓名：學(xué)號：完成時間：2015年12月23日目錄摘要：1關(guān)鍵字：1一、簡介1二、模型設(shè)置和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備1三、建立回歸模型21.模型設(shè)定22、估計參數(shù)3四、模型檢查41、經(jīng)濟(jì)重要性測試42、統(tǒng)計檢驗43、回歸模型測試4(1)多重共線性檢查4(2)逐步回歸5(3)異方差檢驗7(4)自相關(guān)檢查8五、決定模式9六、結(jié)論9參考文獻(xiàn)9附錄10糧食總產(chǎn)量影響因素分析摘要：目前我國70%的人口是農(nóng)村人口，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展直接關(guān)系到廣大農(nóng)民的生活提高，直接關(guān)系到國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。影響糧食產(chǎn)量的因素很多，本文分析了

2、影響我國糧食產(chǎn)量的一些因素，包括農(nóng)機(jī)總動力、肥料施用量、糧食作物種植面積等，并利用spss統(tǒng)計軟件建立了逐步回歸分析方法，建立了我國糧食產(chǎn)量的回歸模型，其中主要影響因素將進(jìn)行劃分。通過逐步回歸分析，發(fā)現(xiàn)建立的模型具有很好的擬合效果。影響我國糧食產(chǎn)量的主要因素包括肥料施用量、糧食作物種植面積等。通過分析，得出了增加糧食作物種植面積是增產(chǎn)最有效的方法，但考慮到我國耕地的有限資源，提高糧食面積產(chǎn)量，實(shí)現(xiàn)糧食總產(chǎn)量增長目標(biāo)的結(jié)論。高度機(jī)械化帶來農(nóng)機(jī)閑置，農(nóng)業(yè)機(jī)械的大量增加對糧食增產(chǎn)效果不明顯。盲目增加化肥的使用并不能從根本上增加糧食產(chǎn)量，關(guān)鍵是提高化學(xué)肥料利用率。關(guān)鍵詞：糧食總產(chǎn)量農(nóng)機(jī)總動力肥料應(yīng)用糧

3、食作物種植區(qū)ols返回多公線一、引言1998-2003年我國糧食總產(chǎn)量連續(xù)5年下降，總產(chǎn)量從5123萬噸下降到43065萬噸，下降了16%?？紤]到各種影響因素，減少的主要原因是種植面積的減少。耕地面積減少的根本原因是糧食價格下降、糧食價格下降、農(nóng)民、種植結(jié)構(gòu)變更，或者干脆忽視等，這標(biāo)志著糧食耕作面積大幅減少。2004年以來，我國糧食要實(shí)現(xiàn)恢復(fù)性增產(chǎn)，重視退耕還林還草，實(shí)行水土管理，改善生態(tài)環(huán)境，改善農(nóng)田小氣候，同時加強(qiáng)農(nóng)田水利建設(shè)，進(jìn)行產(chǎn)能建設(shè)，保證糧食生產(chǎn)的穩(wěn)定發(fā)展。二、模型設(shè)置和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備影響糧食總產(chǎn)量的因素包括糧食作物種植面積、單粒面積、有效灌溉面積、肥料使用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)機(jī)總動力、農(nóng)

4、業(yè)地膜使用量、受損面積、災(zāi)區(qū)等5個可變糧食播種面積(x1)、農(nóng)業(yè)肥料使用量(x2)、災(zāi)害面積(x3)(資料見附錄)。三、建立回歸模型1.設(shè)定模型首先，根據(jù)1990-2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用spss軟件分析和估計模型的參數(shù)，以獲得序列y，x1，x2，x3，x4，x5的矩陣圖?？梢钥吹郊Z食產(chǎn)量和各影響因素的差異明顯，其變動方向基本相同，可以徐璐具有一定的相關(guān)性，并將模型設(shè)定為線性回歸模型形式：y=0 1x1 2x2 3x3 4x4 5x5 2、估計參數(shù)使用spss對上述數(shù)據(jù)執(zhí)行線性回歸分析，估算模型參數(shù)，結(jié)果2-1輸出為：輸出結(jié)果2-1系數(shù)a模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)t西格。公共選舉統(tǒng)計b標(biāo)準(zhǔn)錯誤

5、試用版容許度貝芙1(常數(shù))-34682.7867616.047-4.554.000x1.571.041.55013.776.000.5131.949x25.384.6801.3887.917.000.02737.578x3-.158.029-.179-5.408.000.7491.335x4-.078.028-.373-2.830.011.04721.208x5.123.201.134.612.548.01758.601a.變量： y模型摘要b模型rr字r字曹征標(biāo)準(zhǔn)估計錯誤變更統(tǒng)計資料德比-華生變更r字f變更df1df2sig。f變更1.993a.985.981564.4487.985241.

6、061518.0002.156a.預(yù)測變量：(常量)，x5，x3，x1，x4，x2。b.變量： y導(dǎo)致anovaa模型平方和df菌房f西格。1回歸38403255.312576802651.062241.061.000b殘茶5734842.0221831862.335總計38948097.33323a.變量： yb.預(yù)測變量：(常量)，x5，x3，x1，x4，x2。(1)可以根據(jù)輸出結(jié)果導(dǎo)出，模型推斷結(jié)果寫為y=-34682.786 0.571 x1 5.384 x2-0.158 x3-0.078 x4 0.123 x5(7616.047)(0.041)(0.680)(0.029)(0.028

7、)(0.201)t=(-4.554)(13.776)(7.917)(-5.408)(-2.830)(0.62)r2=0.985 2=0.981 f=241.06 dw=2.156(2)復(fù)合相關(guān)r=0.993，確定系數(shù)r=0.985，從確定系數(shù)來看，回歸方程非常重要。(3)可以從方差分析表中獲得，f=241.06，p值=0.000表示回歸方程非常重要，x1，x2，x3，x4，x5表示總體上對y有非常重要的線性影響。四、模型檢查1、經(jīng)濟(jì)重要性測試從經(jīng)濟(jì)意義上講，中國糧食產(chǎn)量y與糧食播種面積x1、農(nóng)業(yè)肥料使用量x2、農(nóng)機(jī)總動力x4、有效灌溉面積x5呈正相關(guān)，災(zāi)區(qū)x3呈負(fù)相關(guān)。但是在回歸的函數(shù)關(guān)系中，

8、糧食產(chǎn)量y與農(nóng)機(jī)總力x4負(fù)相關(guān)，符號與經(jīng)濟(jì)意義不相符。2、統(tǒng)計檢查(1)適用性檢查。在回歸結(jié)果中，2和曹征2的值均接近于1，這表明模型的適合度更好。(2)t檢查。從表中可以看出，在=0.05的重要程度下，自由度n-k-1=18的t統(tǒng)計值的閾值為tala/2(18)=2.101，x1，x2，x3，x4的t值大于此閾值，因此x1，x2，x4(3)f測試。f統(tǒng)計信息的閾值為f0.05(5，18)=2.68，f大于此閾值，因此模型的線性關(guān)系在95%信任級別顯著成立。3、回歸模型測試(1)多重共線性檢查如輸出結(jié)果2-1所示，如果x4的方差擴(kuò)展系數(shù)vif4=21.208大于10，x4的回歸系數(shù)為負(fù)值，則此

9、回歸模型仍具有強(qiáng)多重共線，因此需要刪除變量。刪除x4，使用y和其他四個參數(shù)x1、x2、x3和x5創(chuàng)建回歸模型，如輸出結(jié)果3-1所示。輸出結(jié)果3-1系數(shù)a模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)t西格。公共選舉統(tǒng)計b標(biāo)準(zhǔn)錯誤試用版容許度貝芙1(常數(shù))-28563.7198544.990-3.344.003x1.627.042.60414.782.000.6691.494x25.549.7931.4307.001.000.02737.300x3-.117.030-.133-3.943.001.9831.018x5-.220.188-.239-1.172.256.02737.311a.變量： y如輸出結(jié)果3-1所示

10、，x5的方差擴(kuò)展系數(shù)vif5=37.311大于10，x5的回歸系數(shù)為負(fù)值，這表明回歸模型中仍有強(qiáng)多重共線，需要刪除變量移除x5，然后使用y和其他三個引數(shù)x1、x2和x3建立回歸模型，如輸出結(jié)果3-2所示。輸出結(jié)果3-2。系數(shù)a模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)t西格。公共選舉統(tǒng)計b標(biāo)準(zhǔn)錯誤試用版容許度貝芙1(常數(shù))-36632.5455118.233-7.157.000x1630.043.60714.718.000.6711.491x24.639.1601.19629.039.000.6721.487x3-.121.030-.137-4.034.001.9911.009a.變量： y提供了合理的經(jīng)濟(jì)解釋

11、，輸出結(jié)果3-2中，3個方差擴(kuò)張系數(shù)小于10，回歸系數(shù)也沒有強(qiáng)的多重共線可用作最終回歸模型?；貧w方程式為：y=-36632 . 5450 . 630 x1 4.639 x2-0.121 x3(2)逐步回歸使用進(jìn)度方法對變量y，x1，x2，x3執(zhí)行逐步回歸時，結(jié)果3-3將輸出如下輸出結(jié)果3-3系數(shù)a模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)t西格。b標(biāo)準(zhǔn)錯誤試用版1(常數(shù))3431.6961754.75519.451.000x23.254.451.8397.220.0002(常數(shù))-40639.9166598.862-6.159.000x24.6212101.19122.018.000x1.640.056.616

12、11.390.0003(常數(shù))-36632.5455118.233-7.157.000x24.639.1601.19629.039.000x1630.043.60714.718.000x3-.121.030-.137-4.034.001a.變量： y模型摘要模型rr字r字曹征標(biāo)準(zhǔn)估計錯誤1.839a.703.6902292.89572.979b.959.955875.98273.989c.977.974666.5130a.預(yù)測變量：(常量)，x2。b.預(yù)測變量：(常量)，x2，x1。c.預(yù)測變量：(常量)，x2，x1，x3。anovaa模型平方和df菌房f西格。1回歸27085944.7221

13、27085944.72252.134.000b殘茶1152152.611225257370.573總計38948097.333232回歸37363387.9202186816918.960243.459.000c殘茶16114259.41321767345.686總計38948097.333233回歸380863304.8363126954434.945285.779.000d殘茶8888884792.498204444239.625總計38948097.33323a.變量： yb.預(yù)測變量：(常量)，x2。c.預(yù)測變量：(常量)，x2，x1。d.預(yù)測變量：(常量)，x2，x1，x3。如輸出結(jié)果3-3所示，進(jìn)度方法依次引入變量x1、x2和x3，最佳回歸模型為y=-36632 . 5450 . 63 x1 4.639 x2-0.121 x3總之，最終糧食生產(chǎn)的函數(shù)y=f(x1，x2，x3)必須最佳，擬合結(jié)果為：y=-36632 . 5450 . 63 x1 4.639 x2-0.121 x3(3)異方差檢驗使用spss軟件設(shè)置y對x1、x2和x3的常規(guī)最小二乘回歸，保持殘差并生成以下輸出3-4輸出結(jié)果3-4anova平方和df菌房f西格。方程式1回歸380863304.8363126954434.9452