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000507.7646217.50549.492253.4280837.0030.0151862.3041633.603966.00203.002001522.4945263.70557.742366.4079563.0029.3053281.1041950.504051.70196.002002512.0445705.80549.932475.6078241.0033.9854143.9041776.204123.10188.002003526.8943069.50562.032622.2076851.0034.2155701.8041381.804238.60188.002004594.5446946.90710.962936.4075705.0032.6657278.5042123.404341.00197.002005580.1548402.20720.923254.9374544.0035.8260367.4043319.104555.30176.002006525.5649804.20738.943587.0473742.0035.4661207.3041850.404650.50172.002007766.5350160.30786.234140.3672750.0031.5856508.3043989.504287.80161.0010.为了分析影响生猪的原因,我们选取以下代表生猪生产的主要指标:Y1肉猪出栏头数(万头),Y2生猪年底存栏头数(万头),Y3猪肉产量(万吨),Y4出口活猪数量(万头).对生猪生产有影响的指标有:X1猪(毛重)生产价格指数(1977年为100),X2粮食产量(万吨),X3粮食零售价格指数(1977等于100),X4农村居民人均纯收入(元),X5乡村总人口数(万人),X6全国人均猪肉消费量(斤).X1在中国统计年鉴里,2002年以前统一使用的是收购价格指数,但02年以后为猪(毛重)生产价格指数,在一次关于公共交通的社会调查中,一个调查项目是"是乘坐公共汽车上下班,还是骑自行车上下班."因变量y等于1表示主要乘坐公共汽车上下班,y等于0表示主要骑自行车上下班.自变量x1是年龄,作为连续型变量,x2是月收入(元),x3是性别,x3等于1表示男性,x3等于0表示女性.调查对象为工薪族群体,数据见表8.3,试建立y与自变量间的Logistic回归.
表8.3
序号性别年龄月收入y序号性别年龄月收入y101885001512010000202112000161251200030238501171271300040239501181281500050281200119130950160318500201321000070361500121133180008042100012213310000904695012313812000100481200024141150001105518001251451800112056210012614810000130581800127152150011411885002815618001
例.4某大学利用学生大学四年的平均学分和生管理才能测试分作为主要指标,判定申请者是否具有研究生保送资格.因变量表示申请者具有研究生保送资格,表示申请者不具有研究生保送资格.自变量表示平均学分,表示生管理才能测试分.试建立Logistic回归模型,并分析申请者是否具有研究生保送资格与平均学分和生管理才能测试分之间的关系.
表X1X2Y12.96596123.14473132.54466043.22482153.29527162.43425072.20474182.36531093.695051102.575421112.354060123.466931132.514120142.514580153.196631163.634471173.595881182.363990193.305631203.405531212.364820222.664200232.684140243.505721252.485330262.465091273.785911283.446921292.635040303.4852814.一个城市的居民家庭,按其有无割草机可分为两组,有割草机的一组记为,没有割草机的一组记为.从和分别随机抽取12个样品,调查两项指标:家庭收入,房前屋后土地面积.(参考文献[4])数据如下表:
表8.5割草机数据
:有割草机家庭:无割草机家庭($1000)(1000)($1000)(1000)20.09.225.09.828.58.417.610.421.610.821.68.620.510.414.410.229.011.828.08.836.79.616.48.8368.819.88.027.611.222.09.223.010.015.88.231.010.411.09.417.011.017.07.027.010.021.07.4
用作为二元被解释变量,有割草机的家庭用1表示,没有割草机的家庭用0表示,作为解释变量.试利用Logistic回归分析说明解释变量对被解释变量的影响.
第9章
例9.1若我们需要将下列11户城镇居民按户主个人的收入进行分类,对每户作了如下的统计,结果列于表9.1.在表中,"标准工资收入","职工奖金","职工津贴","性别","就业身份"等称为指标,每户称为样品.若对户主进行分类,还可以采用其他指标,如"子女个数","政治面貌"等,指标如何选择取决于聚类的目的.
表9.1某市2001年城镇居民户主个人收入数据
X1职工标准工资收入X5单位得到的其他收入
X2职工奖金收入X6其他收入
X3职工津贴收入X7性别
X4其他工资性收入X8就业身份X1X2X3X4X5X6X7X8540.000.00.00.00.06.00男国有1137.00125.0096.000.0109.00812.00女集体1236.00300.00270.000.0102.00318.00女国有1008.000.096.000.086.0246.00男集体1723.00419.00400.000.0122.00312.00男国有1080.00569.00147.00156.00210.00318.00男集体1326.000.0300.000.0148.00312.00女国有1110.00110.0096.000.080.00193.00女集体1012.0088.00298.000.079.00278.00女国有1209.00102.00179.0067.00198.00514.00男集体1101.00215.00201.0039.00146.00477.00男集体【例9.3】为了研究辽宁等5省份2000年城镇居民消费支出的分布规律,根据调查资料作类型划分.指标名称及原始数据见表9.3.资料来源中国统计年鉴(2000年).表9.32000年5个省市城镇居民平均每人全年消费性支出数据
X1食品支出(元/人)X5交通和通讯支出(元/人)
X2衣着支出(元/人)X6娱乐,教育和文化服务支出(元/人)
X3家庭设备,用品及服务支出(元/人)X7居住支出(元/人)
X4医疗保健支出(元/人)X8杂项商品和服务支出(元/人)X1X2X3X4X5X6X7X8辽宁1772.14568.25298.66352.20307.21490.83364.28202.50浙江2752.25569.95662.31541.06623.05917.23599.98354.39河南1386.76460.99312.97280.78246.24407.26547.19188.52甘肃1552.77517.16402.03272.44265.29563.10302.27251.41青海1711.03458.57334.91307.24297.72495.34274.48306.45例9.8城镇居民消费水平通常用表9.13中的八项指标来描述,八项指标间存在一定的线性相关.为研究城镇居民的消费结构,需将相关性强的指标归并到一起,这实际就是对指标聚类.原始数据列于表9.13.将原始数据录入SPSS,并依次点击"Analyze"→"Correlate"→"Bivariate",打开BivariateCorrelations对话框,把八个变量选入Variables栏中,单击"OK",得到这八个指标对应的相关系数,列于表9.14.
表9.132005年31个省,市,自治区城镇居民月平均消费数据
x1人均粮食支出(元/人)x5人均衣着支出(元/人)
x2人均副食支出(元/人)x6人均日用杂品支出(元/人)
x3人均烟,酒,饮料支出(元/人)x7人均水电燃料支出(元/人)
x4人均其他副食支出(元/人)x8人均其他非商品支出(元/人)x1x2x3x4x5x6x7x8北京21.30124.8935.4373.9893.0120.5843.97433.73天津21.50122.3929.0851.6455.0411.3054.88288.13河北18.2590.2124.4532.4462.487.4547.50178.84山西21.8466.3818.0531.3274.488.1934.97177.45内蒙古21.3767.0820.2835.2781.0710.9439.46182.20辽宁22.74115.8828.2142.4458.079.6348.65194.85吉林20.2288.9418.5435.6365.728.8150.29186.52黑龙江21.3375.5014.0029.5669.298.2442.08165.90上海21.13168.6940.8170.1274.3215.4650.90422.74江苏18.61122.5127.0742.5063.4715.3836.14240.92浙江19.96142.2443.3350.74101.7712.9253.44394.55安徽19.61107.1332.8535.7761.347.5334.60142.23福建
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