我国能源消耗量多元线性回归分析
摘 要：能源是现代经济社会发展以及人们日常生活必不可少的基础因素，建立能源消耗回归模型，对于我国预测未来能源消耗，制定能源供给计划，以及能源的节约和高效利用等具有重大意义。本研究通过对近十几年的相关数据整理，运用SPSS软件建立了多元回归模型，并根据相关理论对其进行回归检验，使其具有更高的拟合度和实用性，得出了在未来的能源利用中，我国应根据国民生产总值等经济指标的预测值做好能源战略规划，并积极进行科技创新，开发新能源，制定节约措施等政策建议，以期为我国能源消耗量的研究提供一些政策性思路。
关键词：能源消耗量；多元线性回归；回归检验；SPSS
能源是经济的命脉，人类社会对能源的需求，首先表现为经济发展的需求。能源既是经济的一部分，又是经济运行的基础，同时也是人们日常生活的保障。能源供应保证了人们物质生活的需要，支持了GDP增长，相应的，GDP的增长和人口的变动也反过来影响着能源消耗。本研究是以预测未来我国对能源消耗量为目的，选取了影响能源消耗的主要因素，其中包括GDP的年收入、年人口总量以及经济社会中需要消耗大量能源的工业年产值。
1 多元线性回归的理论基础
多元线性回归模型的一般形式：
设因变量y与自变量x1,x2,…, xp的线性回归模型为
y=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp+ε （1）
在式1中，β0，β1，β2，…，βp是p+1个未知参数，β0为回归常数，β1，β2，…，βp为回归系数，y为被解释变量也既是因变量。
多元回归方程的实现就是根据已知变量，运用最小二乘估计，获得回归系数的过程，就是寻找回归系数的估计值，并使其估计值的离差平方和达到极小
[1]。
多元线性回归方程的确定需要对统计指标进行一系列的检验，只有各个统计指标通过了检验，才能确定最终的回归方程，同时也是拟合度最优方程。其中包括：
1）复相关系数。用R表示，是自变量与因变量之间线性关系密切程度的指标，取值范围在，其值越接近1，表示线性关系越强。
2）可决系数或判定系数。用R2表示，是对回归方程拟合程度的综合
我国能源消耗量多元线性回归分析
摘 要：能源是现代经济社会发展以及人们日常生活必不可少的基础因素，建立能源消耗回归模型，对于我国预测未来能源消耗，制定能源供给计划，以及能源的节约和高效利用等具有重大意义。本研究通过对近十几年的相关数据整理，运用SPSS软件建立了多元回归模型，并根据相关理论对其进行回归检验，使其具有更高的拟合度和实用性，得出了在未来的能源利用中，我国应根据国民生产总值等经济指标的预测值做好能源战略规划，并积极进行科技创新，开发新能源，制定节约措施等政策建议，以期为我国能源消耗量的研究提供一些政策性思路。
关键词：能源消耗量；多元线性回归；回归检验；SPSS
能源是经济的命脉，人类社会对能源的需求，首先表现为经济发展的需求。能源既是经济的一部分，又是经济运行的基础，同时也是人们日常生活的保障。能源供应保证了人们物质生活的需要，支持了GDP增长，相应的，GDP的增长和人口的变动也反过来影响着能源消耗。本研究是以预测未来我国对能源消耗量为目的，选取了影响能源消耗的主要因素，其中包括GDP的年收入、年人口总量以及经济社会中需要消耗大量能源的工业年产值。
1 多元线性回归的理论基础
多元线性回归模型的一般形式：
设因变量y与自变量x1,x2,…, xp的线性回归模型为
y=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp+ε （1）
在式1中，β0，β1，β2，…，βp是p+1个未知参数，β0为回归常数，β1，β2，…，βp为回归系数，y为被解释变量也既是因变量。
多元回归方程的实现就是根据已知变量，运用最小二乘估计，获得回归系数的过程，就是寻找回归系数的估计值，并使其估计值的离差平方和达到极小
[1]。
多元线性回归方程的确定需要对统计指标进行一系列的检验，只有各个统计指标通过了检验，才能确定最终的回归方程，同时也是拟合度最优方程。其中包括：
1）复相关系数。用R表示，是自变量与因变量之间线性关系密切程度的指标，取值范围在，其值越接近1，表示线性关系越强。
2）可决系数或判定系数。用R2表示，是对回归方程拟合程度的综合