用統計學方法分析居民消費水平

1. 鄭州市居民的消費水平經濟法分析的調查方法

摘要 親親您好，根據您的問題描述，這邊經過查詢並經過審慎分析，得出答案如下哦親親：運用計量經濟學方法進行分析哦親親

2. 請問居民消費價格水平是什麼，具體是怎麼計算的，急需！！謝謝

你想說的應該是居民消費價格指數（CPI）吧
CPI是反映一定時期內城鄉居民所購買的生活消費品價格和服務項目價格變動趨勢和程度的相對數，是對城市居民消費價格指數和農村居民消費價格指數進行綜合匯總計算的結果。利用居民消費價格指數，可以觀察和分析消費品的零售價格和服務價格變動對城鄉居民實際生活費支出的影響程度。

CPI的計算

首先是價格調查及計算平均價格。根據商品或服務項目與人民生活的相關程度和價格的變動頻率，確定價格調查的次數。價格調查是定時、定點、定人直接調查。
價格資料採集來後，還要計算月平均價格。即把每一代表規格品所有調查點的時點價格進行簡單算術平均，得到月平均價格。例如：某種服裝價格每月調查三次，有6個調查點，就是將18個時點價格相加，然後再除以18。
月度平均價格計算後，就可計算與不同基期相比的月度價格指數。首先，計算單項商品或服務項目價格指數，然後再將單項指數進行幾何平均，計算出基本分類價格指數，由基本分類指數再依次加權計算出類指數和總指數。
年度價格指數就是將各月的指數進行簡單算術平均。
中國現行的CPI構成及權數：
1、食品34%
2、娛樂教育文化用品及服務14%
3、居住13%
4、交通通訊10%
5、醫療保健個人用品10%
6、衣著9%
7、家庭設備及維修服務6%
8、煙酒及用品4%
權數是反映調查商品或服務項目價格變動在總指數形成中影響程度的指標，是根據居民家庭用於各種商品或服務開支占總支出比重計算的。權數資料來源於城市住戶調查統計中的居民人均消費性支出數據。基本分類及以上類別權數，一年內固定不變。
目前，CPI調查范圍涉及全國31個省（區、市）500多個市縣50000多個調查網點。國家統計局直屬的全國調查系統採取定人、定時、定點的直接調查方式，由專職物價調查員到不同類型、不同規模的農貿市場和商店現場採集價格資料。對於與居民生活密切相關、價格變動比較頻繁的商品，至少每五天調查一次價格，保證了CPI的及時性和准確性。
居民消費價格指數的計算過程大致如此。

3. 居民消費水平和人均居民消費支出的區別

在國家統計局的統計數據里，兩者存在差別。
居民消費水平來自於GDP核算的支出法。居民消費支出是指常住住戶在一定時期內對於貨物和服務的全部最終消費支出。居民消費水平指常住人口平均計算的居民消費支出。
兩者概念上基本一致，但是統計數據存在差別，可能由於統計方式存在差別。

4. 應用統計學居民人均衣著不同季度消費支出的意義

咨詢記錄 · 回答於2021-12-04

5. 我學統計學的，最近寫畢業論文。題目是《透過CPI指數看宏觀經濟走勢》

在眾多宏觀經濟數據中，一個尤為重要的指標是居民消費價格指數（CPI指數）的變化，CPI指數反映城鄉居民購買並用於消費的消費品及服務價格水平的變動情況,以此反映通貨膨脹程度。我國的CPI數據構成基本可以劃分為兩大類：非食品類與食品類。其中，食品類要素占據CPI的比重大約為33.2%，而非食品類要素占據CPI的比重大約為66.8%。

6. 對國內生產總值和消費水平之間的關系進行統計分析，用什麼方法

3.3對百貨商品銷量連續40天如下：
單位：萬元

41 25 29 47 38 34 30 38 43 40

46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 BR /> 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44

42 36 37 37 49 39 42 32 36 35

要求：根據上述數據適當分組，頻數分布表的編制，並繪制直方圖。

1，確定組數：

，取k = 6

2，確定從小組：

組從=（最大值 - 最小值）÷組數= （49 - 25）÷6 = 4，取5

3，分組頻率表

銷售收入（百萬元）頻率頻率％累積頻率累積頻率％

<= 25 1 2.5 1 2.5 BR /> 5月26日至30日12.5 6 15.0

31 - 35 6 15.0 12 30.0

36 - 40 14 35.0 26 65.0

41 - 45 10 25.0 36 90.0

46 + 4 10.0 40 100.0

的/> 3.6 40 100.0

<br的自動裝彈袋食品生產線總和，每袋重約50g，但由於某些原因，每袋的重量是不完全50克。這里是100袋食物的隨機樣本，測得的體重數據如下：

單位g

57 46 49 54 55 58 49 61 51 49

51 60 52 54 51 55 60 56 47 47

53 51 48 53 50 52 40 45 57 53

52 51 46 48 47 53 47 53 44 47

50 52 53 47 45 48 54 52 48 46

49 52 59 53 50 43 53 46 57 49

49 44 57 52 42 49 43 47 46 48

51 59 45 45 46 52 55 47 49 50

54 47 48 44 57 47 53 58 52 48 55 53 57 49 56 56 57 53 41 48

要求：

（1）建立數據的頻率表。

（2）畫出頻率分布直方圖。

（3）中的特徵數據分布的描述。

溶液：（1）根據上述數據適當地組合，頻數分布表的編制，並計算累積頻率和累積頻率。

1，確定組數：

，取k = 6或7

2，確定從小組：

組從=（最大 - 最小）÷數量組=（61-40）÷6 = 3.5，取3或4,5

組從=（最大 - 最小）組數÷=（61-40）÷7 = 3，

3從三組分組

頻率表，上限小於

頻率百分比累積頻率累積百分比

有效40.00 - 42.00 3 3.0 3 3.0

43.00 - 45.00 9 9.0 12 12.0

46.00 - 48.00 24 24.0 36 36.0

49.00 - 51.00 19 19.0 55 55.0

52.00 - 54.00 24 24.0 79 79.0

55.00 - 57.00 14 14.0 93 93.0

58.00 + 7 7.0 100 100.0

總計100 100.0

柱狀圖：在4

組，上限為小於或等於

頻率百分比累積頻率累積百分比 BR />有效<= 40.00 1 1.0 1 1.0

41.00 - 44.00 7 7.0 8 8.0

45.00 - 48.00 28 28.0 36 36.0

49.00 - 52.00 28 28.0 64 64.0

53.00 - 56.00 22 22.0 86 86.0

57.00 - 60.00 13 13.0 99 99.0

61.00 + 1 1.0 100 100.0

總計100 100.0

直方圖：

組從5最大為小於或等於

頻率百分比累積頻率累積百分比

有效<= 45.00 12 12.0 12.0 12.0

46.00 - 50.00 37 37.0 49.0 49.0

51.00 - 55.00 34 34.0 83.0 83.0

56.00 - 60.00 16 16.0 99.0 99.0

61.00 + 1 1.0 100.0 100.0

總計100 100.0

直方圖：

分布：左側鍾。

25網民4.2隨機樣本得到他們的青睞如下：

單位：生日

19 15 29 25 24

23 21 38 22 18

30 20 19 19 16

23 27 22 34 24

41 20 31 17 23

要求;

（1）計算模式，中位數：

1，排序形成單因素和分值累積頻率分布頻率分布：

網民青睞

頻數百分比累積頻數累計百分比

有效期15 1 4.0 1 4.0

16 1 4.0 2 8.0

17 1 4.0 3 12.0

18 1 4.0 4 16.0

19 3 12.0 7 28.0

20 2 8.0 9 36.0

21 1 4.0 10 40.0 /> 22 2 8.0 12 48.0

<br 23 3 12.0 15 60.0

24 2 8.0 17 68.0

25 1 4.0 18 72.0

27 1 4.0 19 76.0

29 1 4.0 20 80.0

30 1 4.0 21 84.0

31 1 4.0 22 88.0

34 1 4.0 23 92.0

38 1 4.0 24 96.0

41 1 4.0 25 100.0

合計25 100.0

從可見頻率，模態，莫有兩個：19,23;從累積頻率看，我的中位數= 23。

（2）根據四分位數定義的公式進行計算。

Q1位置= 25/4 = 6.25，所以Q1 = 19，Q3位置= 3×25/4 = 18.75，因此Q3 = 27，或者像25和27都只有一個，所以Q3也可以等於25 +0.75×2 = 26.5。

（3）計算出的平均值和標准偏差;

均值= 24.00，標准差= 6.652

（4）計算偏度和峰度。

偏度= 1.080;峰度= 0.773

（5）對網民的年齡分布綜合分析：

分布，均值= 24，SD = 6.652，分布為右偏。一看形式分配需要進行分組。

下一個分組直方圖：

分組概率密度曲線情況：

分組：

1，確定組數： ，取k = 6

2，確定從小組：從組= - 組=（41-15）÷6 = 4.3，取5

3，分組頻率表（最大最小）÷數量

互聯網用戶的年齡（離散化）

頻數百分比累積頻數累計百分比

有效<= 15 1 4.0 1 4.0

8月16日至20日32.0 9 36.0

21 - 25 9 36.0 18 72.0

三月26日至30日12.0 21 84.0

31 - 35 2 8.0 23 92.0

36 - 40 1 4.0 24 96.0

41±1 4.0 25 100.0
>共25 100.0

分組的均值和方差：

平均23.3000

標准偏差7.02377

方差49.333

偏度1.163

。直方圖的峰度1.302

分組：

4.6抽取一個地區120家企業，利潤是根據以下結果進行分組：

受獲利金額分組（元）數量企業的（）

200300

300400

400500

500600

600超過19

42 BR /> 18

共有120

要求：

（1）計算出的120企業利潤的金額均值和標准差。

（2）計算企業利潤額120位數，眾數，中位數

四方解決方案：值N適用120

缺數0

平均426.6667

標准。偏差116.48445

偏度0.208

標准。的偏度0.221

峰度-0.625 標准錯誤。的/> 7.11生產包裝食品用全自動打包機袋，標准體重l00g的峰度0.438

<br錯誤。從日現在由一批產品50包重復檢查隨機抽樣產生的，每包的重量測量（單位：g）如下：

每包重量（g）包裝數量 9698

98100

100102

102104

104106 2

3

7 BR /> 4共50

已知重量的正態分布食品包裝要求：

（1）確定種類的食物，以95％的置信區間的平均重量。

解決方案：一個大樣本，總體方差未知，與z統計

樣本平均值= 101.4，樣本標准差s = 1.829

置信區間：
>

= 0.95，== 1.96

==（100.89,101.91）

（2）如果要求不合格食品重量小於l00g確定95％的合格率的批次的食品置信區間。

解決方法：大樣本的估計，總體方差未知，與z統計

采樣率=（50-5）/ 50 = 0.9 置信范圍：占國內

= 0.95，== 1.96

==（0.8168,0.9832）

11.6以下是七個方面，2000年，人均生產總值（GDP）和人均消費統計數據水平：人均消費水平

人均GDP（元）（元）

上海，遼寧，江西

貴州，河南，陝西22 460

11 226

34 547

4 851

5 444

2 662

4 549 7 326

4 490

11 546

2 396

2 208

1 608

2 035

要求：

（1）人均GDP為自變數，人均消費水平為因變數，繪制散點圖，並描述了兩種形式之間的關系。

（2）計算兩個變數之間的線性相關系數，說明兩個變數之間關系的強度。

（3）用最小二乘法計算出的估計回歸方程，並解釋回歸系數的實際意義。

（4）計算判定系數並解釋其意義。

（5）檢驗線性回歸方程為顯著關系（α= 0.05）。

（6）如果一個地區的人均GDP為5000元，人均消費水平的預測。當

（7）人均國內生產總值的需求是每95％的置信區間和預測區間的人均消費水平5000元。

解決方案：（1）

有可能是一個線性關系__

。

（2）相關系數：<br人均國內生產總值（元）人均消費水平（元）

人均GDP（元）1.998 Pearson相關系數之間p>相關（**）人均

顯著（雙面）0.000

以北7 7

消費水平（元）Pearson相關0.998（**）1

顯著（雙面）0.000 BR />以北7 7

**。在.01水平顯著相關（雙側）上。

有很強的線性關系。

（3）的回歸方程為：

系數標准化系數T顯著

乙SE Beta版

1（常量）734.693 139.540非標准化系數（一）

模型5.265 0.003

人均GDP（元）0.309 0.008 0.998 36.492 0.000

一個因變數：人均消費水平（元）

回歸系數是指：不提高1元，人均GDP，人均消費0.309億美元。

（4）

模型摘要模型居民方調整的R平方估計的標准差

1 0.998（一）0.996 0.996 247.303

一。預測變數：（常量），人均國內生產總值（人民幣）。

人均消費人均GDP的影響達到99.6％。

（5）F檢驗：

方差分析（二）

平方的總和型號DF平均平方和F顯著

1返回81,444,968.680 1 81,444,968.680 1,331.692 .000（一）
殘差305,795.034 5 61,159.007

合計81,750,763.714 6

一個預測變數：（常量），人均國內生產總值（人民幣）。

b因變數：人均消費水平（元）測試

回歸系數：t檢驗

系數（一）

非標准化系數模型顯著標准化系數T
>β 1（常量）734.693 139.540 5.265 0.003

人均GDP（元）0.309 0.008 0.998 36.492 0.000

一個因變數：人均消費水平（元）
>（6）

一個地區的人均GDP是人均5000元消費水平預測2278.10657元。

（7）

人均GDP為每95％信心區間[1990.74915,2565.46399]，預測區間[1580.46315,2975.74999]人均消費水平5000元。

13.4下表顯示了中國的財政1981年和2000年的文化，教育，科技，衛生支出數據表明量

年度支出（萬元）年支出（元）
> 1981 171.36 1991 708.00

1982 196.96 1992 792.96

1983 223.54 1993 957.77

1984 263.17 1994 1278 0.18

1985 316.70 1995 1467 .06

1986 379.93 1996 1704。 25

1987 402.75 1997 1903 0.59

1988 486.10 1998 2154 0.38

1989 553.33 1999 2408 .06

1990 617.29 2000 2736 0.88

（1）渲染時間序列圖描述的趨勢。

（2）選擇合適的趨勢線擬合數據，並根據趨勢線預測開支在2001年。

詳細的解答：

（1）趨勢如下：

（2）可以從趨勢中可以看出，中國的金融文化，教育，科技，衛生支出的數額列示表明指數增長的趨勢，所以選擇的指數曲線。線性變換後，運用Excel輸出的回歸結果如下：

復R 0.998423

R平方0.996849

調整的R平方0.996674

標准觀測誤差0.022125

DF SS MS F顯著性F

回歸1 2.787616 2.787616 5694.885 5.68E-24

殘差18 0.008811 0.000489 BR />共19 2.796427

系數標准誤差t統計P值低95％95％上限

截2.163699 0.010278 210.5269 5.55E-32 2.142106 2.185291

X變數1 0.064745 0.000858 75.46446 5.68E-24 0.062942 0.066547

，，，。因此，指數曲線方程：。

2001年的預測是：13.10 19952000年北京月平均氣溫數據如下（單位:)：

月/年份1995 1996 1997 1998 1999 2000

1 -0.7 -2.2 -3.8 - 3.9 -1.6 -6.4

2 2.1 -0.4 1.3 2.4 2.2 -1.5

3 7.7 6.2 8.7 7.6 4.8 8.1

4 14.7 14.3 14.5 15.0 14.4 14.6

5 19.8 21.6 20.0 19.9 19.5 20.4

6 24.3 25.4 24.6 23.6 25.4 26.7

7 25.9 25.5 28.2 26.5 28.1 29.6

8 25.4 23.9 26.6 25.1 25.6 25.7

9 19.0 20.7 18.6 22.2 20.9 21.8

10 14.5 12.8 14.0 14.8 13.0 12.6 11 7.7 4.2 5.4 4.0 5.9 3.0

類型的時間序列的12 -0.4 0.9 -1.5 0.1 -0.6 -0.6

（1）年的時間序列繪制折地圖，判斷。

（2）用多元回歸模型來預測季節平均氣溫為每月2001。

詳細的解答：

（1）年的時間序列折疊示意圖如下：

折疊的時間序列可以從每年的圖中可以看出，北京的月平均氣溫具有明顯的季節變化。由於越線圖的走勢表明，該序列不存在。

（2）季節性的多元回歸模型：

月份設置。季節性的多元回歸模型：

虛擬變數為：

，，......，。

Excel的輸出由回歸結果如下：

B0 -0.2233

B1 -0.0030

M1 -2.7832

M2 1.3365

M3 7.5062

M4 14.9092

M5 20.5289

M6 25.3319

M7 27.6349

M8 25.7213

M9 20.8743

M10 13.9606 M11 5.3803

季節性的多元回歸方程為：

2001年的預測值在一月份的平均氣溫為如下：？？

年/月時間假人預測

M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11

1 73 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3.2

2 74 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.9 3 75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 7.1

4 76 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 14.5

5 77 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 20.1

6 78 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 24.9

7 79 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 27.2

8 80 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 25.3

9 81 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 20.4

10 82 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 13.5
> 11 83 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4.9
12 84 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.5

7. 統計學關於居民消費指數的問題

CPI是物價上漲幅度，是百分數，它翻倍只是加快了增長的速度；收入是絕對數，它翻倍是絕對數的增長，肯定是100%的增長。如果按樓上的例子3%變到6%，1000變2000，當然沒問題。如果200%變到400%，10000變20000呢？呵呵，是不是用鈔票來擦屁股都嫌硬！什麼意思？就是說貨幣變廢紙了。生活水平就不是變好，而是變壞了。

8. 急求解啊!我用統計年鑒中的城鎮居民人均消費性支出/相應年份的CPI可不可以的啊

你忘記看CPI的單位，是100%，不是100
但也不能直接除，應該按如下步驟計算：
1、用現有的城鎮居民人均消費支出計算出1979-2012年消費支出的未扣除物價的增長指數，注意是指數，比如8%的增長率，指數就是108%
2、用增長指數除以每一年對應的CPI，計算出每一年消費支出扣除物價的增長
3、如果是想計算以上年價格為基期的人均消費支出，就用上一年的消費支出乘以當年扣除物價的實際增長。比如1977年的人均消費支出為200元，1978年為301元，1978年CPI為100%，1978年人均實際消費支出=200*（（301/200）/100%)=301元。如果是想計算以固定年份為基期的人均消費支出，就用基期年份的消費支出連乘各年的實際增長，就是1978年人均實際消費支出=1977年支出*1978年實際增長，1979年實際支出=1977年支出*1978年實際增長*1979年實際增長。
說起來很麻煩，用EXCEL做公式就很簡單了。

9. 請問運用統計學知識，可以分析哪些問題呢有沒有好點的課題研究

可以分析業績，成績，還有就是經濟的發展對未來的預期，居民生活水平，居民消費水平，只要數據多的基本都能用統計方法分析。

10. 舉例說明統計學在生活中有哪些具體的用途

統計學在生活中的具體用途：

1、利用統計學進行居民消費模式的量化研究：消費與收入之間有著密切的關系。消費函數是可支配收入與總消費支出之間關系的數學描述。

研究中國居民消費與收入之間的關系，量測中國居民的消費水平，探討影響居民消費的主要因素。研究者應考慮到影響消費的眾多因素，利用統計數據，建立消費模型，並總結建立中國消費函數應注意的問題和經驗。

2、利用統計學進行關於災害損失統計指標與方法的研究：自然災害是人類不能迴避的一個現實問題，幾乎每年都有不同的自然災害，給人民生命財產造成極大損失。

總結研究自然災害及其造成的損失具有重大的現實意義。統計指標的建立，數據的收集，規律的探討這是總結和掌握災害規律的重要過程。統計理論和方法在這一領域將會發揮重要作用。

3、利用統計學進行關於旅遊經濟、假日經濟和休閑時間的統計研究：關於這個領域統計指標體系的建立問題的研究，旅遊客流量、賓館入住率、景點門票收入、餐飲業收入、航空、鐵路等運輸客流量的預測研究等。

隨著人民生活水平的提高，生活質量及其休閑時間的規律研究對於制定有關政策，開發市場都具有重要的現實意義。這些都是統計科學應用的新課題。

4、統計學在產品質量控制中的應用：產品的質量關繫到企業的生存。中國許多企業非常重視產品質量控制，從產品的設計到生產的全過程的質量管理已經有些經驗。但是這方面仍有潛力可挖，特別是統計方法在質量管理中的運用與發達國家差距較大。

該課題研究應緊密結合某企業或某產品的生產過程，運用統計方法，實施產品設計、生產的全過程式控制制。這方面的研究可結合企業ISO9000認證進行。還可進一步探討「6」質量標准在中國企業的推廣應用。

5、統計學在教育、考試測量研究中的應用：通過對各種考試現有資料的分析處理，並進行適當的實驗測試分析研究，尋找出各種考試的自身規律和特點，為更好地組織考試提供科學依據。

要列舉出考試中各種因素，運用統計方法，分析研究這些因素對考試的影響，找出各主要影響因素，為更有效地控制這些因素提供方法和依據。這方面的研究是多變數的統計方法的應用。多元統計分析方法是這一領域地主要研究工具。