汽车配件市场研究信息
河南理工大学学报(社会科学版),第7卷，第3期，2006年8月JunlfeaoyehiUneiSclcne)oraonnPltcncirtoiic,Vo.,N.,Ag20Hvy(aSe17o3u.06
SSPS预测模型在汽车市场分析中的应用刘严萍，何全秀(河南理T大学经济管理学院.河南焦作440)503
摘要：本文采用SSPS软件中多元统计分析模块Rgen对某汽车公司销售量进行了回归分析，erio并进行了经济学检验、多元线性回归模型检验，即判定系数检验(R检验)回归系数显著性检、验(T检验)、回归方程显著性检验(检验)及准确度检验，结果得到的回归模型可用于对F
汽车行业销售量的预测分析。
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iohtnhcuayt.yueohdlweddtepeitnlfteolvlmeihadr.aeoutecriutynnKerlnl;moe;SSywod:aeaayidlPS
一
、
问题提出
法，它用于分析事物之间的统计关系，侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描
喷油泵SS(tttaPcaefrSclSic)PSSaiilakgooicnecae
述和反映这种关系，帮助人们准确把握变量受其他一
是目前国际最流行并具有权威性的统计分析软件之一
个或多个变量影响的程度，进而为控制和预测提
,
利用SSPS统计软件进行数据分析处理具有简
供科学依据。根据被解释变量与解释变量依存变化关系的不同，可分为三个方面-:1J第一，直线回归预测。其散点图呈现直线变化
规律，SSPS预测模型为：=6Y0+6z。1第二，曲线回归预测。其散点图呈现某种曲线变化规律，SSPS提供的曲线模型有：对数模型Y:b十bl某;二次模型Y=b十0tnob+b;三次模型Y=bl2o十b十b十l2b;Lgt模型Y=1(/3oiic/1u十bb);指数01
使用SP回归分析功能模块，建立时间序列统计预测模型，并运用于汽车市场的统计预测分析。
二、SSPS回归分析模型等建立回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方收稿日期：20-92050-3
模型Y=be-o另外还有倒数模型、幂模型、复
合模型、S型模型、生长模型等。
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第3期
刘严萍等：SSPS预测模
ess紧急制动提醒290
第三，多元线性回归预测。若影响预测指标的因素(解释变量)不只一个，就应采用多元回归。预钡模型为：=b+bz+6z+…+6,4Y01122,,。z本文以某汽车销售公司18—209904年销售数§g8怠8ol叠
田岛管岛
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图1散点图
分别对y,某1,某2,某3,某4,某5的值取对数，绘制散点图，可以看出存在着明显的线性关
系。用线性回归进行分析，用SSPS软件中多元统计分析模块Rgen理，所得结果见表2eri处o。经对数函数拟合，回归方程为：I=3.5+3.4某1—108n25852.3某2+7.6039某—
凯迪拉克ats-l0.804某4+0.229某5
宜配网从t上可以看出，某4,不具有统计显著值某5性，考虑多重共线性的可能性，检验多重共线性有多种不同的方法，但没有一种检验方法能够彻底解决多重共线性问题。虽然在高度多重共线性时，可
以估计单个回归系数，并且普通最小二乘估计量仍
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