区域GDP和区间车流量的线性回归分析

由于本研究着重考虑区域GDP与车流量之间的联系，其他影响社会经济的因素暂不纳入具体分析范围，所以建立以区域GDP为因变量、车流量为自变量的双变量线性回归模型，整个线性关系可以用Y＝a＋bX来表示。利用SPSS软件，测算随州市、枣阳市和区间G316的车流量数据，可得表1-4、表1-5：

表1-4　随州市GDP与车流量的线性回归

a.预测值：(常数)，年平均日车流量(辆)

表1-5　枣阳市GDP与车流量的线性回归

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a.预测值：(常数)，年平均日车流量(辆)

随州市GDP＝0.032*年平均日车流量＋61.311；

枣阳市GDP＝0.027*年平均日车流量-87.286。

在以上两个线性回归中，自变量系数的显著性分别为0.013和0.011，P≤0.05，说明自变量系数具有较强的统计学意义，而常数项显著性分别为0.686和0.488，P≥0.05，说明该常数项在统计上没有实际意义。区域的社会经济情况必然有众多影响因素，不可能只通过车流量这一个变量就能说明，所以常数项的不显著是符合实际情况的。该自变量的较强显著性，说明车流量确实能在一定程度上解释区域GDP。

根据SPSS软件的计算结果，上述线性回归模型的R2分别为0.666和0.684，表明随州市和枣阳市GDP的66.6%和68.4%可以被G316随州—枣阳段车流量所解释。