实验一：线性回归模型（1学时）（一）实验目的：利用数据1练习掌握线性回归的Excel软件的操作要领。数据1中国民航客运量有关资料年份民航客运量（万人）国内生产总值（亿元）实际利用外资额（亿美元）民航线里程（万公里）旅游入境人数（万人）19833915934.519.8122.91947.71984554717127.0526.021285.219857478964.446.4727.721783.3198699710202.272.5832.432281.91987131011962.584.5238.912690.21988144214928.3102.2637.383169.51989128316909.2100.5947.192450.11990166018547.9102.8950.682746.21991217821617.8115.5455.913335.01992288626638.1192.02383.663811.51993338334634.4389.696.084152.71994403846759.4432.13104.564368.41995511758478.1481.37112.94638.71996555567884.6548.04116.655112.81997563074462.6644.08142.505758.81998575578345.2585.57150.586347.81999609482067.5526.59152.227279.62000672289442.2593.56150.298344.42001752495933.3496.72155.368901.3（二）实验内容：（1）建立数据文件；（2）做散点图，时间序列图，残差序列图；（3）参数估计；（4）统计显著性检验；（5）线性回归分析（回归、显示残差图、学会看输出结果，列写估计式）；（6）比较选择模型。第一步确定因变量。我们以预测目标――中国民航客运量，作为因变量。第二步确定自变量。在定性分析的基础上，我们确定国内生产总值（）、实际利用外资额（）、民航线里程（）、来华旅游入境人数（）为自变量计算出因变量与每个自变量的相关系数，利用Excel软件得到相关系数第三步建立模型，进行参数估计第四步进行有关统计显著性检验从F统计量角度看，四元线性回归模型通过检验（SignificanceF1.57571E-130.05）。从t检验角度看，只有国内生产总值通过t检验(P-value＝0.0228140.05)。不妨我们先剔除统计量（tStat）最小的那个自变量，重新建立回归模型。因为0.786248“XVariable3tStat”（0.786248）最小，所以我们先剔除自变量民航线里程，重新建立三元线性回归模型从F统计量角度看，三元线性回归模型通过检验（SignificanceF＝9.32E-150.05）。从t检验角度看，国内生产总值通过t检验(P-value＝0.0133040.05)和实际利用外资额通过t检验(P-value＝0.031880.05)，而来华旅游入境人数没有通过t检验(P-value＝0.050010.05)，但相差很小。如果我们再剔除华旅游入境人数这个自变量，重新建立二元线性回归模型的话会降低整体模型的优良性第五步进行预测1、点预测当国内生产总值为＝100000亿元，实际利用外资额为＝600亿美元，来华旅游入境人数＝9000万人次时，民航客运量为：＝7647（万人）2、区间预测（1）个别值的区间预测若给定了显著水平＝0.05，个别值在95%概率保证下的区间预测为：其中，=278.7221==1.753=1.173434==0.376948即76471.753×278.7221×1.1734347074～8220之间(2)平均值的区间预测均值在95%概率保证下的区间预测为：其中，=278.7221==1.753=0.614即76471.753×278.7221×0.6147347～7947之间。练习：一家大型商业银行在多个地区设有分行，其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来，随着经济环境的变化，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高，这给银行业务的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形成的原因，银行行长除了对经济环境作了广泛的调研外，还希望利用银行业务的有关数据作些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。下表中的数据就是该银行所属的25家分行2000年的有关业务数据。分行编号各项贷款余额（亿元）本年累计应收贷款（亿元）贷款项目个数（个）本年固定资产投资额