用统计学方法分析居民消费水平

1. 郑州市居民的消费水平经济法分析的调查方法

摘要 亲亲您好，根据您的问题描述，这边经过查询并经过审慎分析，得出答案如下哦亲亲：运用计量经济学方法进行分析哦亲亲

2. 请问居民消费价格水平是什么，具体是怎么计算的，急需！！谢谢

你想说的应该是居民消费价格指数（CPI）吧
CPI是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。利用居民消费价格指数，可以观察和分析消费品的零售价格和服务价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。

CPI的计算

首先是价格调查及计算平均价格。根据商品或服务项目与人民生活的相关程度和价格的变动频率，确定价格调查的次数。价格调查是定时、定点、定人直接调查。
价格资料采集来后，还要计算月平均价格。即把每一代表规格品所有调查点的时点价格进行简单算术平均，得到月平均价格。例如：某种服装价格每月调查三次，有6个调查点，就是将18个时点价格相加，然后再除以18。
月度平均价格计算后，就可计算与不同基期相比的月度价格指数。首先，计算单项商品或服务项目价格指数，然后再将单项指数进行几何平均，计算出基本分类价格指数，由基本分类指数再依次加权计算出类指数和总指数。
年度价格指数就是将各月的指数进行简单算术平均。
中国现行的CPI构成及权数：
1、食品34%
2、娱乐教育文化用品及服务14%
3、居住13%
4、交通通讯10%
5、医疗保健个人用品10%
6、衣着9%
7、家庭设备及维修服务6%
8、烟酒及用品4%
权数是反映调查商品或服务项目价格变动在总指数形成中影响程度的指标，是根据居民家庭用于各种商品或服务开支占总支出比重计算的。权数资料来源于城市住户调查统计中的居民人均消费性支出数据。基本分类及以上类别权数，一年内固定不变。
目前，CPI调查范围涉及全国31个省（区、市）500多个市县50000多个调查网点。国家统计局直属的全国调查系统采取定人、定时、定点的直接调查方式，由专职物价调查员到不同类型、不同规模的农贸市场和商店现场采集价格资料。对于与居民生活密切相关、价格变动比较频繁的商品，至少每五天调查一次价格，保证了CPI的及时性和准确性。
居民消费价格指数的计算过程大致如此。

3. 居民消费水平和人均居民消费支出的区别

在国家统计局的统计数据里，两者存在差别。
居民消费水平来自于GDP核算的支出法。居民消费支出是指常住住户在一定时期内对于货物和服务的全部最终消费支出。居民消费水平指常住人口平均计算的居民消费支出。
两者概念上基本一致，但是统计数据存在差别，可能由于统计方式存在差别。

4. 应用统计学居民人均衣着不同季度消费支出的意义

咨询记录 · 回答于2021-12-04

5. 我学统计学的，最近写毕业论文。题目是《透过CPI指数看宏观经济走势》

在众多宏观经济数据中，一个尤为重要的指标是居民消费价格指数（CPI指数）的变化，CPI指数反映城乡居民购买并用于消费的消费品及服务价格水平的变动情况,以此反映通货膨胀程度。我国的CPI数据构成基本可以划分为两大类：非食品类与食品类。其中，食品类要素占据CPI的比重大约为33.2%，而非食品类要素占据CPI的比重大约为66.8%。

6. 对国内生产总值和消费水平之间的关系进行统计分析，用什么方法

3.3对百货商品销量连续40天如下：
单位：万元

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：根据上述数据适当分组，频数分布表的编制，并绘制直方图。

1，确定组数：

，取k = 6

2，确定从小组：

组从=（最大值 - 最小值）÷组数= （49 - 25）÷6 = 4，取5

3，分组频率表

销售收入（百万元）频率频率％累积频率累积频率％

<= 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的自动装弹袋食品生产线总和，每袋重约50g，但由于某些原因，每袋的重量是不完全50克。这里是100袋食物的随机样本，测得的体重数据如下：

单位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）建立数据的频率表。

（2）画出频率分布直方图。

（3）中的特征数据分布的描述。

溶液：（1）根据上述数据适当地组合，频数分布表的编制，并计算累积频率和累积频率。

1，确定组数：

，取k = 6或7

2，确定从小组：

组从=（最大 - 最小）÷数量组=（61-40）÷6 = 3.5，取3或4,5

组从=（最大 - 最小）组数÷=（61-40）÷7 = 3，

3从三组分组

频率表，上限小于

频率百分比累积频率累积百分比

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

总计100 100.0

柱状图：在4

组，上限为小于或等于

频率百分比累积频率累积百分比 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

总计100 100.0

直方图：

组从5最大为小于或等于

频率百分比累积频率累积百分比

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

总计100 100.0

直方图：

分布：左侧钟。

25网民4.2随机样本得到他们的青睐如下：

单位：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）计算模式，中位数：

1，排序形成单因素和分值累积频率分布频率分布：

网民青睐

频数百分比累积频数累计百分比

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

合计25 100.0

从可见频率，模态，莫有两个：19,23;从累积频率看，我的中位数= 23。

（2）根据四分位数定义的公式进行计算。

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都只有一个，所以Q3也可以等于25 +0.75×2 = 26.5。

（3）计算出的平均值和标准偏差;

均值= 24.00，标准差= 6.652

（4）计算偏度和峰度。

偏度= 1.080;峰度= 0.773

（5）对网民的年龄分布综合分析：

分布，均值= 24，SD = 6.652，分布为右偏。一看形式分配需要进行分组。

下一个分组直方图：

分组概率密度曲线情况：

分组：

1，确定组数： ，取k = 6

2，确定从小组：从组= - 组=（41-15）÷6 = 4.3，取5

3，分组频率表（最大最小）÷数量

互联网用户的年龄（离散化）

频数百分比累积频数累计百分比

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

分组的均值和方差：

平均23.3000

标准偏差7.02377

方差49.333

偏度1.163

。直方图的峰度1.302

分组：

4.6抽取一个地区120家企业，利润是根据以下结果进行分组：

受获利金额分组（元）数量企业的（）

200300

300400

400500

500600

600超过19

42 BR /> 18

共有120

要求：

（1）计算出的120企业利润的金额均值和标准差。

（2）计算企业利润额120位数，众数，中位数

四方解决方案：值N适用120

缺数0

平均426.6667

标准。偏差116.48445

偏度0.208

标准。的偏度0.221

峰度-0.625 标准错误。的/> 7.11生产包装食品用全自动打包机袋，标准体重l00g的峰度0.438

<br错误。从日现在由一批产品50包重复检查随机抽样产生的，每包的重量测量（单位：g）如下：

每包重量（g）包装数量 9698

98100

100102

102104

104106 2

3

7 BR /> 4共50

已知重量的正态分布食品包装要求：

（1）确定种类的食物，以95％的置信区间的平均重量。

解决方案：一个大样本，总体方差未知，与z统计

样本平均值= 101.4，样本标准差s = 1.829

置信区间：
>

= 0.95，== 1.96

==（100.89,101.91）

（2）如果要求不合格食品重量小于l00g确定95％的合格率的批次的食品置信区间。

解决方法：大样本的估计，总体方差未知，与z统计

采样率=（50-5）/ 50 = 0.9 置信范围：占国内

= 0.95，== 1.96

==（0.8168,0.9832）

11.6以下是七个方面，2000年，人均生产总值（GDP）和人均消费统计数据水平：人均消费水平

人均GDP（元）（元）

上海，辽宁，江西

贵州，河南，陕西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为自变量，人均消费水平为因变量，绘制散点图，并描述了两种形式之间的关系。

（2）计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间关系的强度。

（3）用最小二乘法计算出的估计回归方程，并解释回归系数的实际意义。

（4）计算判定系数并解释其意义。

（5）检验线性回归方程为显着关系（α= 0.05）。

（6）如果一个地区的人均GDP为5000元，人均消费水平的预测。当

（7）人均国内生产总值的需求是每95％的置信区间和预测区间的人均消费水平5000元。

解决方案：（1）

有可能是一个线性关系__

。

（2）相关系数：<br人均国内生产总值（元）人均消费水平（元）

人均GDP（元）1.998 Pearson相关系数之间p>相关（**）人均

显着（双面）0.000

以北7 7

消费水平（元）Pearson相关0.998（**）1

显着（双面）0.000 BR />以北7 7

**。在.01水平显着相关（双侧）上。

有很强的线性关系。

（3）的回归方程为：

系数标准化系数T显着

乙SE Beta版

1（常量）734.693 139.540非标准化系数（一）

模型5.265 0.003

人均GDP（元）0.309 0.008 0.998 36.492 0.000

一个因变量：人均消费水平（元）

回归系数是指：不提高1元，人均GDP，人均消费0.309亿美元。

（4）

模型摘要模型居民方调整的R平方估计的标准差

1 0.998（一）0.996 0.996 247.303

一。预测变量：（常量），人均国内生产总值（人民币）。

人均消费人均GDP的影响达到99.6％。

（5）F检验：

方差分析（二）

平方的总和型号DF平均平方和F显着

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

合计81,750,763.714 6

一个预测变量：（常量），人均国内生产总值（人民币）。

b因变量：人均消费水平（元）测试

回归系数：t检验

系数（一）

非标准化系数模型显着标准化系数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

一个因变量：人均消费水平（元）
>（6）

一个地区的人均GDP是人均5000元消费水平预测2278.10657元。

（7）

人均GDP为每95％信心区间[1990.74915,2565.46399]，预测区间[1580.46315,2975.74999]人均消费水平5000元。

13.4下表显示了中国的财政1981年和2000年的文化，教育，科技，卫生支出数据表明量

年度支出（万元）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）渲染时间序列图描述的趋势。

（2）选择合适的趋势线拟合数据，并根据趋势线预测开支在2001年。

详细的解答：

（1）趋势如下：

（2）可以从趋势中可以看出，中国的金融文化，教育，科技，卫生支出的数额列示表明指数增长的趋势，所以选择的指数曲线。线性变换后，运用Excel输出的回归结果如下：

复R 0.998423

R平方0.996849

调整的R平方0.996674

标准观测误差0.022125

DF SS MS F显着性F

回归1 2.787616 2.787616 5694.885 5.68E-24

残差18 0.008811 0.000489 BR />共19 2.796427

系数标准误差t统计P值低95％95％上限

截2.163699 0.010278 210.5269 5.55E-32 2.142106 2.185291

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

，，，。因此，指数曲线方程：。

2001年的预测是：13.10 19952000年北京月平均气温数据如下（单位:)：

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

类型的时间序列的12 -0.4 0.9 -1.5 0.1 -0.6 -0.6

（1）年的时间序列绘制折地图，判断。

（2）用多元回归模型来预测季节平均气温为每月2001。

详细的解答：

（1）年的时间序列折叠示意图如下：

折叠的时间序列可以从每年的图中可以看出，北京的月平均气温具有明显的季节变化。由于越线图的走势表明，该序列不存在。

（2）季节性的多元回归模型：

月份设置。季节性的多元回归模型：

虚拟变量为：

，，......，。

Excel的输出由回归结果如下：

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

季节性的多元回归方程为：

2001年的预测值在一月份的平均气温为如下：？？

年/月时间假人预测

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. 统计学关于居民消费指数的问题

CPI是物价上涨幅度，是百分数，它翻倍只是加快了增长的速度；收入是绝对数，它翻倍是绝对数的增长，肯定是100%的增长。如果按楼上的例子3%变到6%，1000变2000，当然没问题。如果200%变到400%，10000变20000呢？呵呵，是不是用钞票来擦屁股都嫌硬！什么意思？就是说货币变废纸了。生活水平就不是变好，而是变坏了。

8. 急求解啊!我用统计年鉴中的城镇居民人均消费性支出/相应年份的CPI可不可以的啊

你忘记看CPI的单位，是100%，不是100
但也不能直接除，应该按如下步骤计算：
1、用现有的城镇居民人均消费支出计算出1979-2012年消费支出的未扣除物价的增长指数，注意是指数，比如8%的增长率，指数就是108%
2、用增长指数除以每一年对应的CPI，计算出每一年消费支出扣除物价的增长
3、如果是想计算以上年价格为基期的人均消费支出，就用上一年的消费支出乘以当年扣除物价的实际增长。比如1977年的人均消费支出为200元，1978年为301元，1978年CPI为100%，1978年人均实际消费支出=200*（（301/200）/100%)=301元。如果是想计算以固定年份为基期的人均消费支出，就用基期年份的消费支出连乘各年的实际增长，就是1978年人均实际消费支出=1977年支出*1978年实际增长，1979年实际支出=1977年支出*1978年实际增长*1979年实际增长。
说起来很麻烦，用EXCEL做公式就很简单了。

9. 请问运用统计学知识，可以分析哪些问题呢有没有好点的课题研究

可以分析业绩，成绩，还有就是经济的发展对未来的预期，居民生活水平，居民消费水平，只要数据多的基本都能用统计方法分析。

10. 举例说明统计学在生活中有哪些具体的用途

统计学在生活中的具体用途：

1、利用统计学进行居民消费模式的量化研究：消费与收入之间有着密切的关系。消费函数是可支配收入与总消费支出之间关系的数学描述。

研究中国居民消费与收入之间的关系，量测中国居民的消费水平，探讨影响居民消费的主要因素。研究者应考虑到影响消费的众多因素，利用统计数据，建立消费模型，并总结建立中国消费函数应注意的问题和经验。

2、利用统计学进行关于灾害损失统计指标与方法的研究：自然灾害是人类不能回避的一个现实问题，几乎每年都有不同的自然灾害，给人民生命财产造成极大损失。

总结研究自然灾害及其造成的损失具有重大的现实意义。统计指标的建立，数据的收集，规律的探讨这是总结和掌握灾害规律的重要过程。统计理论和方法在这一领域将会发挥重要作用。

3、利用统计学进行关于旅游经济、假日经济和休闲时间的统计研究：关于这个领域统计指标体系的建立问题的研究，旅游客流量、宾馆入住率、景点门票收入、餐饮业收入、航空、铁路等运输客流量的预测研究等。

随着人民生活水平的提高，生活质量及其休闲时间的规律研究对于制定有关政策，开发市场都具有重要的现实意义。这些都是统计科学应用的新课题。

4、统计学在产品质量控制中的应用：产品的质量关系到企业的生存。中国许多企业非常重视产品质量控制，从产品的设计到生产的全过程的质量管理已经有些经验。但是这方面仍有潜力可挖，特别是统计方法在质量管理中的运用与发达国家差距较大。

该课题研究应紧密结合某企业或某产品的生产过程，运用统计方法，实施产品设计、生产的全过程控制。这方面的研究可结合企业ISO9000认证进行。还可进一步探讨“6”质量标准在中国企业的推广应用。

5、统计学在教育、考试测量研究中的应用：通过对各种考试现有资料的分析处理，并进行适当的实验测试分析研究，寻找出各种考试的自身规律和特点，为更好地组织考试提供科学依据。

要列举出考试中各种因素，运用统计方法，分析研究这些因素对考试的影响，找出各主要影响因素，为更有效地控制这些因素提供方法和依据。这方面的研究是多变量的统计方法的应用。多元统计分析方法是这一领域地主要研究工具。