1、一家大型商业银行在多个地区设有分行，其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的增长，这给银行业务的进展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形成的原因，管理者希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。该银行所属的 25 家分行 2025 年的有关业务数据是“例 11.6.xls”。（1） 试绘制散点图，并分析不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资额之间的关系；2 计算不良贷款、贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资额之间的相关系数（2） 求不良贷款对贷款余额的估量方程；相关性不良贷款(亿元）各项贷款余额(亿元)本年累计应收贷款(亿元)贷款项目个数(个)本年固定资产投资额(亿元)不良贷款(亿元）Pearson 相关性1.844**.732**.700**.519**显著性（双侧）.000.000.000.008N2525252525各项贷款余额(亿元)Pearson 相关性.844**1.679**.848**.780**显著性（双侧）.000.000.000.000N2525252525本年累计应收贷款(亿元)Pearson 相关性.732**.679**1.586**.472*显著性（双侧）.000.000.002.017N2525252525贷款项目个数(个)Pearson 相关性.700**.848**.586**1.747**显著性（双侧）.000.000.002.000N2525252525本年固定资产投资额(亿元)Pearson 相关性.519**.780**.472*.747**1显著性（双侧）.008.000.017.000N2525252525**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归249.371462.34319.704.000a残差63.279203.164总计312.65024a. 预测变量: (常量), 本年固定资产投资额(亿元), 本年累计应收贷款(亿元), 贷款项目个数(个), 各项贷款余额(亿元)。b. 因变量: 不良贷款(亿元模型汇总模型RR 方调整 R 方标准 估量的误差更改统计量R 方更改F 更改df1df2Sig. F 更改1.893a.798.7571.7788.79819.704420.000a. 预测变量: (常量), 本年固定资产投资额(亿元), 本年累计应收贷款(亿元), 贷款项目个数(个), 各项贷款余额(亿元)。从表系数可以看出常量、应收贷款、项目个数、固定资产投资额，都接受原假设，只有贷款余额拒绝原假设，所以只有贷款余额对不良贷款起作用。从共线性可以看出，第五个特征值对贷款余额解释87%，对应收账款解释度为12%、对贷款个数解释度为63%、对固定资产投资解释度为5%...
