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回归分析调查报告
篇一：统计调查报告 统计调查报告
一、背景分析：随着科技的快速发展，手机成为人们生活中不可或缺的工具。整个社会的手机普及率在不断升高，而且使用者范围也在不断扩张。大学生群体普遍拥有手机,漫步大学校园，随处可见捧着手机“煲电话粥”的人，或与家人沟通，或与朋友联系，总之大学生的移动通信消费已经形成一定的规模，基于此，对高校大学生手机消费市场的一般消费特征和消费规模进行了分析。 二、调查方案：
1调查目的:通过对大学生手机消费的需求、购买以及外部影响因素等面向大学生调查对象进行调研；了解大学生的消费习惯（消费档次、品牌偏好、购买关心要素、选购意向，影响购买决策的因素）；从而把握大学生手机消费的主要因素，进而得出相关结论，做出对这一群体有指导性的建议。2调查对象：在校大学生 3调查时间：20XX年6月10日 4确定调查项目和调查表： 5调查计划的组织实施： ①设计问卷
②发放问卷，进行数据收集
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③回收问卷，初步统计数据
④整理数据，进行有关数据分析处理： a．描述统计指标分析； b．推断统计分析； c．相关系数指标； d.回归分析。
三、调查问卷及有关统计汇总数据：见附录 四、结果分析： i描述统计
1通过使用图表进行相关统计数据的描述
①对调查对象的分布情况分析，用插入图表的方法来表示。 ②可以先选定数据区域后再选择相应的图表，做好有关设置即可。 通过饼状图可以直观的了解本次调查对象的分布情况，即大二年级占了样本中的绝大多数，达72%;其次是大一年级。
③关于大学生购买手机的原因的统计结果通过平面饼图来表示 ④对于大学生比较认可的手机品牌分布情况，可以用柱形图来描述， 方法
与插入饼图类似。透过柱形图可以看出:作为全球最大手机生产商的诺基亚在大学生群体中也是占据较大份额。这从一个侧面可以看出我国在信息等一些高科技含量产品的国际竞争力还有待提高。 2对大学生可接受的手机价位汇总数据进行描述统计分析，并形成分配数列和直方图
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①首先要对数据资料进行人工分组，分组时应遵循有关分组的原则，数据中最大值一定要在包含组限之内；
②点击“工具”栏里面的“数据分析”，选择“直方图”并确定后弹出“直方图”对话框；
③在“输入区域”用鼠标圈定所要分组的数据，“接受区域”圈定已编好的分组依据，“输出区域”可以就近任意选定一个单元格； ④选择“累计百分率”和“图表输出”后，点确定；
()⑤通过直方图可以看出大学生群体中可接受的手机价位在1500—2500元之间的人比较多，表现在图上就是对应分布较为“尖耸”。
3利用描述统计分析，可得到一些平均指标、变异指标等①点击“工具”栏里面的“数据分析”，选择“描述统计”并确定后弹出“描述统计”对话框；
②在“输入区域”栏用鼠标圈定所要分组的数据，“输出区域”栏可以就近选择一个单元格，然后点确定；
③可以看出相关结论：“平均”即样本均值为1771.25；“标准误差”为抽样平均误差131.7336；标准正态的峰度为3，该样本峰度为-0.054，说明其分布为平峰；偏度为正表示右偏。 ii推断统计
可以对大学生群体可接受的手机价位进行推断估计 主要是通过使用Excel中的函数调用来完成有关计算的。
结论：通过样本对样本数据的计算分析，可以估计出大学生群体的可
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接受的手机价位平均为1771.25元，并且以90%的概率保证大学生可接受手机价位平均值在1554.6—1987.9元之间。
iii关于大学生月消费额和家庭月收入之间的相关和回归分析 篇二：(实验2)多元回归分析实验报告 陕西科技大学实验报告 课程：班级：姓名：学号： 实验名称： 数理金融数学112 20XX
实验日期：交报告日期：报告退发：教师： 20XX年5月22日20XX年5月23日 （订正、重做）刘利明 多元回归分析 一、实验预习： 1.多元回归模型。
2.多元回归模型参数的检验。3.多元回归模型整体的检验。二、实验的目的和要求：
通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。
三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等） 软件：Eviews3.1
数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。1.实验步骤
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1）在Eviews7.0中，新建文件，并将给定的数据输入新建的文件中；2）分析变量间的相关关系；
3）进行时间序列的平稳性检验，根据序列趋势图，对原序列进行adF平稳性检验，再对时间序列数据的一阶差分进行adF检验，并对结果进行分析讨论。 2.实验原理
对于只有一个解释变量的模型，其参数估计方法是最简单的，一般形式如下： yt??0??1xt?ut
其中yt称为被解释变量，xt称为解释变量，ut称为随机误差项。模型可分为两部分： 1）回归方程部分， E(yt)??0??1xt 2）随机误差部分，ut
回归分析就是根据样本观察值寻求?0和?1的估计值。 陕西科技大学理学院实验报告
四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等） 1.实验数据处理
1）数据的预处理：通过绘制动态曲线、绘制散点图、计算变量之间的相关关系为正式建模做准备。
可以画出美国汽车各项研究数据的趋势图如下： 图一
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图二
2）建立回归模型如下： -2-
数理金融实验报告
QmG?c(1)?c(2)*moB?c(3)*PmG?c(4)*PoP?c(5)*GnP回归结果如下： dependentVariable:QmGmethod:LeastSquaresdate:06/10/14Time:16:19Sample:19501987includedobservations:38
QmG=c(1)+c(2)*moB+c(3)*PmG+c(4)*PoP+c(5)*GnP c(1)c(2)c(3)c(4)c(5)
R-squaredadjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodF-statisticProb(F-statistic)
coefficient245537231.418520-27995762-59.87480-30540.88 Std.Error250796700.2668915027085.198.55179557.981 t-Statistic0.9790295.314977-5.568985-0.301558-3.195328
Prob.0.33470.00000.00000.76490.0031809018462297271733.5642533.7797233.640910.626584
0.966951meandependentvar0.962945S.d.dependentvar4422197.akaikeinfocriterion6.45E+14Schwarzcriterion-632.7208Hannan-Quinncriter.241.3763durbin-watsonstat0.000000
由表中数据带入公式可写出线性回归表达式为：QmG?24553723?1.418520*moB?27995762*PmG-59.8748*PoP-30540.88*GnP
回归分析调查报告
