影响粮食产量的因素spss教学内容

影响粮食产量的因素

s p s s

目录

摘要：............................................................................. I I 一．前言. (1)

二．理论背景 (1)

2.1多元线性回归模型的基本理论 (1)

2.1.1多元线性回归模型一般形式 (1)

2.1.2多元线性回归模型的基本假定： (1)

三．模型的建立及求解 (2)

3.1 一些基本的符号说明 (2)

3.2 多元回归模型的初步建立与初步检验 (2)

3.2.1 多元回归模型的初步建立 (2)

3.2.2 模型的初步检验 (4)

3.3 模型的优化 (4)

3.3.1多重共线性的诊断与模型的建立 (4)

3.3.1.1 多重共线性的诊断——方差扩大因子法 (4)

3.3.1.2 多重共线性的处理与检验 (5)

3.3.2 异方性差检验及处理 (7)

3.3.2.1 异方差检验 (7)

3.3.3 自相关性检验及处理 (8)

3.3.3.1 自相关检验 (8)

3.4 最终模型的确定 (9)

四．模型评价 (9)

参考文献 (10)

附录 (11)

影响我国粮食产量因素的分析

摘要：

本文主要对我国粮食产量的变动进行多因素分析，选取1990年-2007年18年的数据，利用SPSS软件，建立以粮食产量为被解释变量，以有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资为解释变量的多元线性回归模型，通过对模型进行异方差检验，自相关检验，自变量的选择以及多重共线性诊断，最后建立了合乎经济意义的粮食生产函数，从而通过对我国粮食生产的影响因素分析粮食产量的决定因素。

关键词：最小二乘估计多元线性回归分析异方差自相关多重共线性残差图怀特检验迭代法，差分法逐步回归方差扩大因子。

一．前言

粮食是人类最基本的生活消费品，一个国家的粮食问题是关系到本国的国计民生的头等大事。人们都知道，农业是国民经济发展的基础，粮食是基础的基础，因此粮食生产是关系到一个国家生产与发展的一个永恒的主题。

根据理论和经验分析，影响粮食生产的主要因素有有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资。为此，本文收集了我国自1990年至2007年有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资的相关数据。数据资料均来源于《中国统计年鉴》，见附录一。

粮食的产量随着投入生产要素的变化而变化，反映出一种投入与产出之间存在着一种数量关系，这种关系可以用一种数学表达式表现出来，这种表达式常称作生产函数。多元线性函数就是用于表示农业生产投入产出的一种生产函数。

本文首先用最小二乘估计，建立多元线性回归模型

εββββ+++++=p p x x x y ......22110，对参数进行估计，然后进行参数检验，方程显著性检验，经济意义的检验。通过建立数学模型来研究我国粮食投入与产出的生产函数，找出影响粮食产量的关键指标加以改善，确保粮食产量稳步增长，建立粮食生产模型，且对此模型进行评估。

二．理论背景

2.1多元线性回归模型的基本理论 2.1.1多元线性回归模型一般形式

设随机变量y 与一般变量12,,,p x x x K 的理论线性回归模型为：

01122...p p y x x x ββββε=+++++...(1),其中01,,,p βββK 是1p +个未知参数，0β称为回

归常数，12,,,p βββK 称为回归系数。y 称为被解释变量（因变量），12,,,p x x x K 是p 个可以精确测量并可控制的一般变量，称为解释变量（自变量），ε是随机误差。

对一个实际问题，如果我们获得n 组观测数据);,...,(21i ip i i y x x x （n i ,...,2,1=），则线性回归模型(1)式可表示为：

n

np p n n n p p p p x x x y x x x y x x x y εββββεββββεββββ+++++++++++=+++++=..........

)2........( (2211022222211021)

112211101

写成矩阵的形式为：)3...(εβ+=X y ，X 是一个)1(+?p n 阶矩阵，称为回归设计矩阵或资料矩阵。

2.1.2多元线性回归模型的基本假定：

为了方便地进行模型的参数估计，对回归方程（2）式有如下一些基本的假定：

（1）解释变量12,,,p x x x K 是确定性变量，不是随机变量，且要求

n P X rank <+=1)(

，这里的n P X rank <+=1)(，表明设计矩阵X 中的自变量列之间不相关，样本量的个数应大于解释变量的个数，X 是以个满秩矩阵。

（2）高斯-马尔科夫条件：随机误差项具有零均值和同方差性，即：

n E i ,...,2,1,0)(=ε；

cov(,)0,(,,1,2,...)i j i j i j n εε=≠=；

2cov(,),(,,1,2,...)i j i j i j n εεδ===；

,0)(=i E ε即假设观测值没有系统误差，随机误差项i ε的平均值为零。随机误差项i ε的

协方差为零，表明随机误差项在不同的样本之间是不相关的，不存在序列相关，并且有相同的精度。

（3）正态分布的假定条件为：

相互独立

n i n

i N εεεσε,...,,,...,2,1),,0(212=≈

对于多元线性回归的矩阵模型（3）式，这个条件还可以表示为：ε～),0(2n I N σ，由上述假定和多元正态分布的性质可知，随机向量y 服从n 维正态分布，回归模型（3）式的

期望向量n

I y X y E 2

)var()(σβ==，因此y ～),(2

n I X N σβ

三．模型的建立及求解

3.1 一些基本的符号说明

用y 表示粮食产量（万吨）；1x 表示有效灌溉面积（千公顷）；2x 表示播种面积（千公顷）；3x 表示化肥施用量（万吨）；4x 表示是受灾面积（千公顷）；5x 表示农用机械总动力（万千瓦时）；6x 表示农业基本建设投资（亿元）。

3.2 多元回归模型的初步建立与初步检验 3.2.1 多元回归模型的初步建立

（1）建立粮食产量与有效灌溉面积、播种面积化肥施用量，受灾面积，农业机械总动力，农业基本建设投资的一个6元线性回归模型:

εβββββββ+++++++=6655443322110x x x x x x y

其中：654320,,,,,ββββββ是待定参数.

（2）利用SPSS 软件，通过最小二乘估计得到系数的估计值，结果如表5-1所示：

表5-1

3.2.2 模型的初步检验

（1）由输出结果我们可以清楚的看到此多元回归的经验方程为：

)1......(582.3576.0144.0395.7464.0885.0746.47279654321x x x x x x y +--+++-=

（2） 从coefficient 系数表（表5-1）中可以看到，回归系数检验的t 值分别为-4.051、2.151、8.260、10.724、-6.004、-3.629、3.587,自变量t 检验的临界值均大于2010.2)11(2

=αt ，且从收尾率也可以看出回归系数通过检验，即自变量对被解释变量有显

著影响；我们再从模型汇总表（model summary ）表5-2来做分析。

（3）从模型汇总（model summary ）表中可以看到，决定系数985.02=r ,从相对水平上看，回归方程能够减少因变量y 的99.8%的方差波动，回归标准差705661.417=∧

σ，从绝对水平上看，y 的标准差从回归前的2703.347856减少到回归后的417.70566181；从以下的方差分析（ANOVA ）表5-3进行分析。

（4）从方差分析（ANOVA ）表中看到，09.3)11,6(842.116)11,6(05.005.0=>=F F ，Sig=0，说明y 对自变量有显著的线性关系，回归方程是显著的；

从上的分析中可以回归系数的显著性检验及方程的显著性检验均通过，但是回归系数x5的正负号不符合经济意义，x5代表农用机械总动力，它的参数负，意味着投入农用机械总动力越高，粮食产量越低，从经济行为上无法解释。我们首先考虑它是否存在多重共线性，因为农业投入资金与化肥的施用量，灌溉面积，农业机械总动力有很强的相关性。

3.3 模型的优化

3.3.1多重共线性的诊断与模型的建立

3.3.1.1 多重共线性的诊断——方差扩大因子法

下表5-4、5-5是对其进行多重共线性诊断。

表5-4

系数a

模型 共线性统计量

容差

VIF

1

灌溉面积 .007 146.601

播种面积 .166 6.023 化肥使用量 .039 25.497 受灾面积 .501 1.996 农业机械总动力 .002 603.981 农业基本建设投资

.010

99.767

a. 因变量: 粮食产量

从表5-4中可以看出6531,,,x x x x 的方差扩大因子均大于10，说明自变量间存在严重的多重共线性，从表5-5中最大的条件数662.6617=k 也可以说明自变量间存在严重的共线性。再者第七行中651,,x x x 常数项，的方差比例同时较大，说明651,,x x x 常数项，间存在多重共线性。

从表5-4的输出结果中看到，5x 的方差扩大因子981.6035=VIF 为最大，远大于10，并且5x 的回归系数76.55-=∧

β为负值。所以考虑模型是否存在多重共线性。 3.3.1.2 多重共线性的处理与检验

（一）多重共线性的处理

首先 剔除5x 建立y 对五个自变量64321,,,,x x x x x 的回归方程，计算结果如表5-6所示。

再次 从表5-4的输出结果中看到，x1的方差扩大因子349.20110，并且x1的回归系数51-=∧

β仍为负值，因此首先剔除x1建立y 对四个自变量x2,x3,x4,x6的回归方程，计算结果如表5-7所示。

表5-7

系数a

模型 非标准化系数

标准系数 t Sig.

共线性统计量

B

标准 误差

试用版 容差 VIF 1

(常量) -35825.060

6440.979

-5.562 .000

播种面积 .650 .053

1.064 1

2.195 .000 .495 2.022 化肥使用量 4.438 .492 1.218 9.023 .000 .206 4.843 受灾面积 -.105 .030 -.232 -

3.443

.004 .831 1.204 农业基本建设投资

-.127

.400

-.048

-.318

.755

.167

5.975

a. 因变量: 粮食产量

最后 从表5-7的输出结果中看到，自变量的方差扩大因子VIF 均小于10，但回归系数x6的符号仍然不符合经济意义的解释，这是由于农业基本建设投资与化肥的使用量、灌溉面积有着很强的相关性，因此将x6剔除后再做回归，结果如表5-8所示：

表5-8

（二）.多重共线性的检验

从表5-8的输出结果中看到，自变量的方差扩大因子VIF 均小于10，回归系数的符号也符合经济意义的解释，2.5)14,3(011.9005.0=>=F F ,拒绝零假设，回归方程显著，各回归系数的t 统计量均大于1448.2)14(2

005.0=t ,各自变量对y 有显著线性关系。

由表5-9知：此回归方程的样本决定系数951.02=R ,调整样本决定系数940.02

=a

R ，而y 对3个自变量的全模型样本决定系数975.02=R ，与全模型（1）式相比较，（2）式的拟合度仍然很高。

所以最后的回归方程为)2......(102.0314.4656.0297.36263432x x x y -++-=，即粮食生产函数。

现在我们来看以上的回归模型是否满足了回归的基本假设。 3.3.2 异方性差检验及处理

3.3.2.1 异方差检验 第一 残差图分析法

图3-1

我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型

我国粮食产量的影响因素分析 一.研究背景： 改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。 二.研究方案与数据的搜集统计： 影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3)，农业机械总动力(x4)，农业劳动力(x5)。表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数： 表1 中国粮食生产与相关投入资料

2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。 研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关 粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关 成灾面积(x3) 与粮食产量负相关 农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关 农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关 三、模型的估计、检验、确认 1.画散点图

用SPSS进行单因素方差分析报告和多重比较

SPSS——单因素方差分析 单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure 过程。 [例子] 调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。 表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数

3 40 35 35 38 34 数据保存在“data1.sav”文件中，变量格式如图1-1。 图1-1 分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。 。 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统 打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。 图1-2 单因素方差分析窗口

3）设置分析变量 因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。 因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。 4）设置多项式比较 单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。 图1-3 “Contrasts”对话框 定义多项式的步骤为： 均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1.

粮食产量的数据

粮食产量的数据

植物生长需要养分，土壤所能提供的养分是有限的，因此要靠施肥来补充。最初农民使用的肥料是人畜粪便、植物体等沤制的天然有机肥料（俗称农家肥）。随着科学的发展，人们对化学元素与植物生长关系的研究，出现了以化学和物理方法制成的含农作物生长所需营养元素的化学肥料（简称化肥）。增施化肥逐渐成为怀远县粮食增产的最有力措施，施用化肥的增产作用占各增产因素总和的30%～60%[6]。但是过度、过量的施用化肥，会对粮食产量和质量造成很大的影响。目前，化肥的施用虽是怀远县提高粮食产量的主要措施之一, 但随着化肥施用量的逐年增加, 种类较为单一, 施用方法相对落后,致使肥料的肥效利 用率较低, 造成土壤板结、粮食产量下降等问题[7]。 2.2.2化肥施用量对粮食产量的影响 本文以花生为例，调查了怀远县化肥(以15-15-15复合肥为例)施用量对花生产量的影响。2000年以前，怀远县种植花生时是在农家肥作为基肥的基础上平均每亩施25公斤复合肥，亩产约为300公斤；2000年以后，随着化肥的广泛使用，农民每亩花生平均施用40公斤复合肥，亩产可达350公斤左右；现阶段，虽然农民在种植花生的时候，每亩施用45公斤复合肥，并在花生初花期时追施适量尿素，但亩产提高并不显著。 图2-2怀远县2005-2012年化肥施用量及粮食产量数据

图2-3化肥施用量与粮食产量的关系 通过图2-3可以看出一定程度下粮食产量与化肥施用量之间是一种正相关关系。 2.3 植物生长调节剂(矮壮素)对粮食产量的影响 2.3.1 植物生长调节剂(矮壮素)的施用状况（以玉米为例） 近年来怀远县为防止玉米株高过高而导致的倒伏、收获不便等问题，大多数采取喷施植物矮壮素的方法。农民通常在拔节期根据田间玉米长势将适宜浓度的矮壮素制剂应用于玉米生产当中,可以改善群体结构,降低株高,提高玉米产量。一般旺长田块每亩可以用药20毫升兑水30-40斤，制成浓度为600-800ppm 的玉米矮壮素水溶液，然后对玉米植株顶部叶片进行喷雾[8]。另外，在玉米11-14叶期，每亩用玉米矮壮素40毫升对玉米上部叶片均匀喷施，可以控制株高，促进果穗分化，提高结穗和结实率。 2.3.2植物生长调节剂(矮壮素)对玉米产量的影响 矮壮素其生理功能是控制植株的营养生长（即根茎叶的生长），促进植株的生殖生长（即花和果实的生长），使植株的间节缩短、矮壮并抗倒伏，促进叶片颜色加深，光合作用加强，提高植株的抗旱性、抗寒性和抗盐碱的能力，从而提高玉米的产量[9]。 黔兴201 矮壮素 对照12514.95 11657.70 7.35 渝单5号矮壮素12186.30 8.02

中国粮食产量影响因素剖析

应用统计案例库封面 案例名称: 中国粮食产量影响因素分析 作者: 刘文卿 薛立波 教学目的： 用回归分析方法分析粮食产量影响因素， 建立回归模型反映变量间的数量关系。正 确诊断并处理经济变量的多重共线性。 适用课程： 应用回归分析学习本案例的 前期知识准备： 回归分析、SPSS 软件 本案例的知识点： 回归分析 多重共线性 岭回归 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

SPSS单因素方差分析步骤

SPSS单因素方差分析步骤

spss教程：单因素方差分析 用来测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成显著差异和变动。 方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。所以方差分析就是研究不同水平下各个总体的均值是否有显著的差异。统计推断方法是计算F统计量，进行F检验，总的变异平方和 SST，控制变量引起的离差SSA（Between Group离差平方和），另一部分随机变量引起的SSE（组内Within Group离差平方和），SST=SSA+SSE。方法/步骤 1.计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计 值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。

2.方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否 相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。图中相伴概率 0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。 趋势检验：趋势检验可以分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，线性变化，二次、三次等多项式。趋势检验可以帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观察

变量总体作用的程度。图中线性相伴概率为0小于显著性水平0.05，故不符合线性关系。

3.多重比较检验：单因素方差分析只能够判断控制变量是否对观 察变量产生了显著影响，多重比较检验可以进一步确定控制变量的不同水平对观察变量的影响程度如何，那个水平显著，哪个不显著。 常用LSD、S-N-K方法。LSD方法检测灵敏度是最高的，但也容易导致第一类错误（弃真）增大，观察图中结果，在LSD项中，报纸与广播没有显著差异，但在别的方法中，广告只与宣传有显著差异。

spss学习系列23.协方差分析

（一）原理 一、基本思想 在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。这种影响的变量称为协变量（一般是连续变量）。 例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。 协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。 协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。 协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。 当有一个协变量时，称为一元协方差分析，当有两个或两个以上的协变量时，称为多元协方差分析。

二、协方差分析需要满足的条件 （1）自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量；对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差； （2）协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；协变量的回归系数（即各回归线的斜率）是相同的，且不等于0，即各组的回归线是非水平的平行线。否则，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设； （3） 自变量与协变量相互独立，若协方差受自变量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除； （4）各样本来自具有相同方差σ2的正态分布总体，即要求各组方差齐性。 三、基本理论 1. 观测值=均值+分组变量影响+协变量影响+随机误差. 即 ()ij i ij ij y u t x x βε=++-+ （1） 其中，X 为所有协变量的平均值。 注：在方差分析中，协变量影响是包含在随机误差中的，在协方差分析中需要分离出来。 用协变量进行修正，得到修正后的y ij (adj)为 (adj)()ij ij ij i ij y y x x u t βε=--=++ 就可以对y ij (adj)做方差分析了。关键问题是求出回归系数β. 2. 总离差=分组变量离差+协变量离差+随机误差，

熟练使用SPSS进行双因素方差分析

2. 统计分析。 依次选取“Analyze”、“General Linear Model”、“Univariate” 。 图2 选择分析工具 展开对话框如下图，将x选入Dependent V ariable（因变量框），g、id 选入Fixed Factors（固定因素框）。 图3 选择变量进入右侧的分析列表

对话框右边有一排按钮Mode、Contrasts 、Plots、Post Hoc、Save 和Options,下面分别对其子对话框选项作一简单介绍: Model：指定不同的模型，除方差分析外General Linear Model可作其他统计分析； Contrasts：指定一种要用t 检验来检验的priori 对比； Plots：指定作某种图； Post Hoc：指定两两比较的方法； Save：指定将产生的一些指标保存为新的变量； Options：指定要输出的一些选项，如数据的描述方差齐性检等 单击Model 展开其子对话框如下图，最上方Specify Model 定义模型，有两个选项：Full factorial（全因子）和Custom，选取Custom（自定义），Build Terms （选取模型中各项）下方有一选项，单击下拉箭头将其展开，选择Main Effects（主效应因）（本例不考虑交互作用），再将Factors 框中的g、id 选入Model:框，按Continue返回主对话框，单击Post Hoc 按钮展开其子对话框，将g 选入Post Hoc Test for，即要做两两比较的因素框，选取SNK 即q检验，返回主对话框，单击OK 键提交执行。 图4 Model对话框设置

1949年——2012年中国粮食产量与人口统计分析

1949年——2012年中国粮食产量与人口统计分析 12级经济班2012420140 袁文超 前言：刚刚过去的2012年，中国大陆粮食产量达5亿8957万吨，再创历史新高。 人均粮食拥有量也终于远离徘徊多年的400公斤左右，达到创纪录的435.4公斤。 2012年，全世界粮食总产量为22.8亿吨，世界总人口约70.9亿人。 则世界人均粮食拥有量为321.7公斤。可见中国人均粮食已达世界平均水平的1.35倍以上。中国的粮食安全，已赢得很有富余度的较充分保障。 俗话说“民以食为天”，中国以占世界7%的耕地面积，养活了占世界22%的人口。 这确实是个值得讴歌的奇迹！ 1 研究对象和方法 1.1研究对象： 以1949年至2012年中国粮食产量与人口统计数据为基础，结合历史资料 1.2研究方法： 1.2.1文献分析法：从人大论坛公布的数据资料出发，收集中国从1949年开始到2012年的人口数据于粮食产量。结合相关历史史实，分析各年度大事综合得出结论。 1.2.2 数量研究法：分析各年度的环比增长率，比较各年度平均数据，绘制表格分析数据的大体走势，从而得到一些结论。 2研究结果与分析 2.1数据统计表格 中国粮食产量与人口统计表(1949-2012) 年度产量（万吨）粮食产量环比 增长率人口（亿） 人口环比增长 率 人均粮（公 斤） 1949 11318 - 5.4167 - 208.9 1950 13213 16.74% 5.5196 1.90% 239.4 1951 14369 8.75% 5.6300 2.00% 255.2 1952 16392 14.08% 5.7482 2.10% 285.2 1953 16683 1.78% 5.8796 2.29% 283.7 1954 16952 1.61% 6.0266 2.50% 281.3 1955 18394 8.51% 6.1465 1.99% 299.3 1956 19275 4.79% 6.2828 2.22% 306.8 1957 19505 1.19% 6.4653 2.90% 301.7 1958 19765 1.33% 6.5994 2.07% 299.5 1959 16968 -14.15% 6.7207 1.84% 252.5 1960 14385 -15.22% 6.6207 -1.49% 217.3 1961 13650 -5.11% 6.5859 -0.53% 207.3 1962 15441 13.12% 6.7295 2.18% 229.5

spss协方差分析的基本原理-最棒的

协方差分析的基本原理 1．协方差分析的提出 无论是单因素方差分析还是多因素方差分析，它们都有一些人为可以控制的控制变量。在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。 例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。又比如，考查受教育程度对个人工资是否有显著影响，这时必须考虑工作年限因素。一般情况下，工作年限越长，工资就越高。在研究此问题时必须排除工作年限因素的影响，才能得出正确的结论。再如，如果要了解接受不同处理的小白鼠经过一段时间饲养后体重增加量有无差别，已知体重的增加和小白鼠的进食量有关，接受不同处理的小白鼠其进食量可能不同，这时为了控制进食量对体重增加的影响，可在统计阶段利用协方差分析（Analysis of Covariance），通过统计模型的校正使得各组在“进食量”这个变量的影响上相等，即将进食量作为协变量，然后分析不同处理对小白鼠体重增加量的影响。 为了更加准确地控制变量不同水平对结果的影响，应该尽量排除其它在实验设计阶段难以控制或者是无法严格控制的因素对分析结果的影响。利用协方差分析就可以完成这样的功能。协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。 协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。当有一个协变量时，称为一元协方差分析，当有两个或两个以上的协变量时，称为多元协方差分析。以下将以一元协方差分析为例，讲述协方差分析的基本思想和步骤。 2．协方差分析的计算公式 以单因素协方差分析为例，总的变异平方和表示为： Q Q Q Q ++ 总控制变量协变量随机变量 ＝ 协方差分析仍然采用F检验，其零假设 H为多个控制变量的不同水平下，各总体平均值没有显著差异。 F统计量计算公式为： 2 2 S F S 控制变量 控制变量 随机变量 ＝, 2 2 S F S 协变量 协变量 随机变量 ＝ 以上F统计量服从F分布。SPSS将自动计算F值，并根据F分布表给出相应的相伴概率值。 如果F 控制变量 的相伴概率小于或等于显著性水平，则控制变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响；如 果F 协变量 的相伴概率小于或等于显著性水平，则协变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响。 3．协方差分析需要满足的假设条件 （1）自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量； （2）对连续变量或定居变量的协变量的测量不能有误差； （3）协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；（4）协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中，协变量的回归系数（即各回归线的斜率）必须是相等的，即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设。

SPSS 重复测量的多因素方差分析

1、概述 重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。在给予一种或多种处理后，分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值，或者是通过重复测量同一个个体的不同部位（或组织）获得的指标的观察值。重复测量数据在科学研究中十分常见。 分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。如果该检验结果为P﹥0.05，则说明重复测量数据之间不存在相关性，测量数据符合Huynh-Feldt条件，可以用单因素方差分析的方法来处理；如果检验结果P﹤0.05，则说明重复测量数据之间是存在相关性的，所以不能用单因素方差分析的方法处理数据。在科研实际中的重复测量设计资料后者较多，应该使用重复测量设计的方差分析模型。 球形条件不满足时常有两种方法可供选择：（1）采用MANOVA（多变量方差分析方法）；（2）对重复测量ANOVA检验结果中与时间有关的F值的自由度进行调整。 2、问题 新生儿胎粪吸入综合征（MAS）是由于胎儿在子宫内或着生产时吸入了混有胎粪的羊水，从而导致呼吸道和肺泡发生机械性阻塞，并伴有肺泡表面活性物质失活，而且肺组织也会发生化学性炎症，胎儿出生后出现的以呼吸窘迫为主，同时伴有其他脏器受损现象的一组综合征。血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor，VEGF)是一种有丝分裂原，它特异作用于血管内皮细胞时，能够调节血管内皮细胞的增殖和迁移，从而使血管通透性增加。而本实验旨在通过观察分析给予外源性肺表面活性物质治疗前后胎粪吸入综合征患儿血清中VEGF的含量变化，评价药物治疗的效果。 将收治的诊断胎粪吸入综合症的新生儿共42名。将患儿随机分为肺表面活性物质治疗组（PS组）和常规治疗组（对照组），每组各21例。PS组和对照组两组所有患儿均给予除用药外的其他相应的对症治疗。PS组患儿给予牛肺表面活性剂PS 70mg/kg治疗。采集PS 组及对照组患儿0小时，治疗后24小时和72小时静脉血2ml，离心并提取上清液后保存备用并记录血清中VEGF的含量变化情况。 结果如下： 3、统计分析

广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

序言 广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告全面、客观、深度分析当下广东省主要粮食产量基本情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析广东省主要粮食产量基本情况重要指标即主要粮食总产量，主要谷物总产量，稻谷产量，小麦产量，玉米产量，豆类产量，薯类产量等，把握广东省主要粮食产量基本情况发展规律，前瞻未来发展态势。 广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何机构及个人引用我方报告，均需注明出处。 广东省主要粮食产量基本情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解广东省主要粮食产量基本情况提供有价值的指引，为机构和个体提供有意义的参考。

目录 第一节广东省主要粮食产量基本情况现状概况 (1) 第二节广东省主要粮食总产量指标分析 (3) 一、广东省主要粮食总产量现状统计 (3) 二、全国主要粮食总产量现状统计 (3) 三、广东省主要粮食总产量占全国主要粮食总产量比重统计 (3) 四、广东省主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (4) 五、广东省主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (5) 八、广东省主要粮食总产量同全国主要粮食总产量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节广东省主要谷物总产量指标分析 (7) 一、广东省主要谷物总产量现状统计 (7) 二、全国主要谷物总产量现状统计分析 (7) 三、广东省主要谷物总产量占全国主要谷物总产量比重统计分析 (7) 四、广东省主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (8) 五、广东省主要谷物总产量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (9)

粮食产量影响因素分析

粮食产量影响因素分析 Revised by Jack on December 14,2020

中国粮食产量影响因素分析 摘要：粮食是人类最基本的生活消费品，粮食问题是关系到国家的国计民生的头等问题。众所周知，农业是国民经济发展的基础，粮食是基础的基础，因此粮食生产是关系到一个国家发展与生产的一个关键的主题。建国以来我国的粮食产量出现了多次的变动，给消费者和生产者带来了很大的影响，所以了解影响粮食生产因素很重要。通过计量经济学方法创建我国粮食生产函数，我们会发现粮食播种、化肥施用量、受灾面积是影响粮食生产的三大因素，其中粮食播种面积的影响最大。 【关键词】粮食产量；影响因素；回归分析 一、引言 众所周知，粮食是我们人类生命得以延续的最基础的物质条件，没有粮食这个重要基础，人类将无法继续生存。回顾我国粮食的生产情况，我们会发现，随着技术水平的提高，社会的发展，从整体来讲我国粮食产量呈上升的趋势。 二、中国粮食生产现状分析 在改革开放（1978年）之前我国粮食产量非常缓慢增长，一直都在30000万吨以下。改革开放后，我国粮食产量从30000万吨一路疯狂走高，粮食生产得到飞速发展，但波动也更频繁复杂。在1997年总产量首次跨上50000万吨的大难关，达到了50453万吨，增长率为%。但在2004年开始出现了几年的连续减产的现象，曾一路降到43069万吨的局面，一下子退回到十几年前的水平，让人更加担忧。从2004年以来的5年里，我国粮食产量连续10年增产。在2013年粮食产量达到万吨。 改革开放以来粮食产量一直是我国最关心的问题，我国逐步改革统购统销的体制，减少定购数量，提高粮食收购价格，使粮食生产实现高速增长。我国粮食产量从30000万吨开始一路走高。1980—2010年这30年，我国粮食生产得到快速发展。1978年我国农村实行改革和粮食价格提高，极大地调动了农民的积极性。1978年中国粮食产量首次突破30000万吨，增长了7．8％。1979年粮食产量继续增长％，主要是由于国家大幅度提高粮食收购价格，粮食统购价提高20％，超购部分加价50％，从而促进粮食产量飞速增长。1978和1979两年粮食产量年均增长率达到8．38％。而1980和1981年则

SPSS-单因素方差研究分析(ANOVA)-案例解析

SPSS单因素方差分析(ANOVA)- 案例解析

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SPSS单因素方差分析（?ANOVA）案例解析 2011-08-30 11:10 这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA分析，今天希望跟大家交流和分享一下： 继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。 研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？ 样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠b代表雌性老鼠0代表死亡1代表活着tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果） 点击“分析”一一比较均值------ 单因素AVOVA,如下所示:

从上图可以看出，只有“两个变量”可选，对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码， 点击“转换”一“重新编码为不同变量”将a,b"分别用8,9进行替换，得到如 下结果”

組别 g g生存时间tim 生存结局stat us ro a51r3.w \ a70/ 8.00 a131；' a.oo 131I 3 OG i a23 1 I BOO a301 1 9.00 1 a J 300\ 8.00._1 a羽1\ 000 a421\ B.OO a421\ s.oo a450 \ S 00./d h 119 00 b319.0C ]b3 19.00 Tb119 00 101900 b1519.00 ]b 1519.00 b2319.00 〕b3019 00 此时的8代表a（雄性老鼠）9代表b雌性老鼠，移入“因变量列表”框内，将“性别”移入“因子” 按钮，如下所示： 我们将“生存结局”变量框内，点击“两两比较”

用SPSS进行单因素方差分析和多重比较

方差分析 方差分析可以用来检验来多个均值之间差异的显著性，可以看成是两样本t检验的扩展。统计学原理中涉及的方差分析主要包括单因素方差分析、两因素无交互作用的方差分析和两因素有交互作用的方差分析三种情况。虽然Excel可以进行这三种类型的方差分析，但对数据有一些限制条件，例如不能有缺失值，在两因素方差分析中各个处理要有相等的重复次数等；功能上也有一些不足，例如不能进行多重比较。而在方差分析方面SPSS的功能特别强大，很多输出结果已经超出了统计学原理的范围。 用SPSS检验数据分布的正态性 方差分析需要以下三个假设条件：（1）、在各个总体中因变量都服从正态分布；（2）、在各个总体中因变量的方差都相等；（3）、各个观测值之间是相互独立的。 在SPSS中我们很方便地对前两个条件进行假设检验。同方差性检验一般与方差分析一起进行，这一小节我们只讨论正态性的检验问题。 [例7.4] 检验生兴趣对考试成绩的影响的例子中各组数据的正态性。 在SPSS中输入数据（或打开数据文件），选择Analyze→Descriptive Statistics→Explore，在Explore对话框中将统计成绩作为因变量，兴趣作为分类变量（Fator），单击Plots按钮，选中“Histogram”复选框和“Normality plots with Test”，单击“Continue”按钮，在单击主对话框中的“OK”，可以得到分类别的描述统计信息。从数据的茎叶图、直方图和箱线图都可以对数据分布的正态性做出判断，由于这些内容前面已经做过讲解，这里就不再进一步说明了。 图7-2 用Expore过程进行正态性检验 top↑

陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

序言 陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告全面、客观、深度分析当下陕西省主要粮食产量基本情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析陕西省主要粮食产量基本情况重要指标即主要粮食总产量，主要谷物总产量，稻谷产量，小麦产量，玉米产量，豆类产量，薯类产量等，把握陕西省主要粮食产量基本情况发展规律，前瞻未来发展态势。 陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何机构及个人引用我方报告，均需注明出处。 陕西省主要粮食产量基本情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解陕西省主要粮食产量基本情况提供有价值的指引，为机构和个体提供有意义的参考。

目录 第一节陕西省主要粮食产量基本情况现状概况 (1) 第二节陕西省主要粮食总产量指标分析 (3) 一、陕西省主要粮食总产量现状统计 (3) 二、全国主要粮食总产量现状统计 (3) 三、陕西省主要粮食总产量占全国主要粮食总产量比重统计 (3) 四、陕西省主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (4) 五、陕西省主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (5) 八、陕西省主要粮食总产量同全国主要粮食总产量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节陕西省主要谷物总产量指标分析 (7) 一、陕西省主要谷物总产量现状统计 (7) 二、全国主要谷物总产量现状统计分析 (7) 三、陕西省主要谷物总产量占全国主要谷物总产量比重统计分析 (7) 四、陕西省主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (8) 五、陕西省主要谷物总产量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (9)

影响粮食产量因素分析

影响xx县粮食产量因素分析 xx县位于豫东北平原，地处东经114°23′—114°59′，北纬35°12′—35°47′之间，属暖温带大陆性季风气候，大部分地区属于黄河支流金堤河流域，西部和北部边界地带属于海河支流卫河流域，土质肥沃，地势平坦，土层深厚，土壤理化性状好，光照充足，适宜农作物小麦、玉米、花生、棉花、尖椒等生长，是典型的农业大县。xx县主要粮食作物是小麦、玉米，其中小麦常年（近五年平均）种植面积160多万亩，单产456公斤，总产74万吨，玉米常年（近五年平均）植株面积76.8万亩，单产518公斤，总产40万吨。 二、粮食增产潜力分析 xx县属于黄河冲积平原，受流水分选规律的影响，不同地带冲击物的类型不同，造成xx县土壤的多样性。表层质地主要分砂壤、轻壤、中壤和粘土四大类，其中砂壤型耕地42.8万亩，轻壤型耕地87万亩，中壤型耕地49.6万亩，粘土型耕地15.6万亩。在xx县境内，土壤质地是影响土壤肥力的最主要因素。在粮食生产中，作物品种、土壤肥力水平和管理技术决定了产量的高低和增产潜力。不同的土壤特性、不同的肥力水平和不同的田间管理措施，常常导致各种作物之间、同一作物不同品种之间和同一品种不同区域之间都有一定的差异性。 一、不同土壤质地对粮食产量的影响

粮食作物在砂壤、轻壤、中壤和粘土地都可种植，但由于土壤特性的不同，保水保肥能力不同，品质、产量都表现出不同的差异。据调查分析（见表二），同一作物，在相同的田间管理措施下，由于粘土和中壤地，土壤肥沃，保水保肥和供水供肥能力强，小麦和玉米产量均偏高，而轻壤和砂壤地质地偏轻，保水保肥和供水供肥能力差，养分含量低，造成同一作物之间产量差异较大。因此，合理利用资源，发挥区域优势，科学进行田间管理是粮食持续稳定增产的最重要措施。 表二不同作物在不同质地上产量调查表 单位：万亩、公斤

SPSS教程-多因素方差分析

多因素方差分析 多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。 [例子] 研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。 表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图5-1。 1）准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。

图5-6 数据输入格式 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。 图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量 设置因变量:在左边变量列表中选“历期”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。 设置因素变量:在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量。由于内存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。

浙江省杭州市区粮食和谷物产量3年数据专题报告2020版

浙江省杭州市区粮食和谷物产量3年数据专题报告2020版

序言 本报告对杭州市区粮食和谷物产量做出全面梳理，从粮食总产量，谷物总产量等重要指标切入，并对现状及发展态势做出总结，以期帮助需求者找准潜在机会，为投资决策保驾护航。 杭州市区粮食和谷物产量数据专题报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 本报告借助客观的理论数据为基础，数据来源于权威机构如中国国家统计局等，力求准确、客观、严谨，透过数据分析，从而帮助需求者加深对杭州市区粮食和谷物产量的理解，洞悉杭州市区粮食和谷物产量发展趋势，为制胜战役的关键决策提供强有力的支持。

目录 第一节杭州市区粮食和谷物产量现状 (1) 第二节杭州市区粮食总产量指标分析 (3) 一、杭州市区粮食总产量现状统计 (3) 二、全省粮食总产量现状统计 (3) 三、杭州市区粮食总产量占全省粮食总产量比重统计 (3) 四、杭州市区粮食总产量（2017-2019）统计分析 (4) 五、杭州市区粮食总产量（2018-2019）变动分析 (4) 六、全省粮食总产量（2017-2019）统计分析 (5) 七、全省粮食总产量（2018-2019）变动分析 (5) 八、杭州市区粮食总产量同全省粮食总产量（2018-2019）变动对比分析 (6) 第三节杭州市区谷物总产量指标分析 (7) 一、杭州市区谷物总产量现状统计 (7) 二、全省谷物总产量现状统计分析 (7) 三、杭州市区谷物总产量占全省谷物总产量比重统计分析 (7) 四、杭州市区谷物总产量（2017-2019）统计分析 (8) 五、杭州市区谷物总产量（2018-2019）变动分析 (8) 六、全省谷物总产量（2017-2019）统计分析 (9)

粮食产量影响因素的回归分析

计量经济学论文 粮食产量影响因素的回归分析 班级：08物流 姓名：綦淇 学号：130112008034 日期：2011年6月22日

关于我国粮食产量影响因素的回归分析 摘要：本文主要采用回归分析的方法对1990—2005年影响我国粮食产量变化的主要因素进行分析，建立了以粮食产量为应变量，粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量和成灾面积五种可量化的影响因素为自变量的多元线性回归模型，利用模型对各个因素进行了比较分析。同时，对模型进行检验，在此基础上提出了一些关于稳定发展粮食生产的可供参考的意见。 关于我国粮食产量影响因素的回归分析 一、文献综述 1、《近年我国粮食产量变化的主要影响因素分析》赵俊晔，李秀峰，王川著 ……采用逐步回归和灰色关联分析对1991～2004年影响我国粮食产量变化的主要因素进行了分析，发现粮食产量变化主要来自稻谷单产变化及玉米和小麦播种面积的变化。有效灌溉面积与粮食产量一直保持高的关联度；成灾面积与粮食产量的关联度剧烈变动，其关联序仅次于有效灌溉面积；化肥、农药、农业机械总动力和农用塑料薄膜等用量与粮食产量的关联度逐渐下降。 2、《中国粮食产量分析及展望》新浪财经https://www.sodocs.net/doc/d812185171.html, ……自建国以来，我国粮食生产不断发展，产量不断提高，但这一过程也呈现出我国粮食产量存在周期性波动的特点，而且粮食产量的动波动基本上与粮食价格相吻合。未来我国粮食供求形势还不容乐观，粮食价格从长期看仍然有上涨要求。 3、《中国粮食产量波动影响因素实证分析》王玉斌，蒋俊朋，王晓志，陈慧萍著 ……基于最小信息准则采用扩展ADF法对1949—2004年中国粮食及水稻、小麦、玉米产量数据进行平稳性检验,结果表明:其在原始序列水平上均为平稳时间序列;采用TARCH 模型与EGARCH模型对以上数据的增长率数据进行非对称性检验,结果表明,波动具有"杠杆效应",负面影响比等量正面影响导致更大波动;根据扩展C-D函数运用1978—2004年中国粮食生产相关数据构建了粮食产量波动影响因素实证模型,结果说明,投入变动对粮食产量波动有同向影响,经济作物比较收益情况对粮食生产有反向作用,粮食本身收益情况并非影响生产的关键因素,粮食生产对气候等自然条件依赖性较强。 4、《我国粮食作物技术进步模式的经济学分析》杨巍著中国农业科学院 ……在农业技术的推动下，我国农业发展取得了举世瞩目的成就，主要农产品供给实现了长期短缺向丰年有余的历史性转变，粮食产量从1949年的11318万吨增长为2005年的48402.2万吨，年均增长速度5.85％，技术进步带来的单产水平的提高是我国粮食产量的不断增长的主要原因，技术进步为我国粮食发展作出了巨大贡献。但是另一方面，我国农业科技面临着转化率低的现实问题。目前，我国每年登记的农业科技新成果达3000余项，但转化率仅为30％～40％，很多成果没能转化成现实生产力。导致农业科技成果转化率不高的原因很复杂，既有推广应用体系不健全的问题，也有成果应用主体的科技意识和接受能力差的问题，还与成果本身适用性密切相关。科技成果只有适应了生产力的要求、适应了市场的需求才能转化成现实的生产力。 5、《我国粮食产量的影响因素分析——利用协整理论分析1983—2003年数据》张驰，乔现伟著 ……利用1983—2003年数据,运用协整理论来对影响我国粮食产量的因素进行分析,并给出了误差修正模型。发现我国近年来粮食产量的连续下降不是由于自然原因和对农业的