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1、毕业设计（论文）材料之二（2）安徽工程大学本科毕业设计(论文)开题报告题 目： 多元线性回归及其在区域经济发展评价中的应用课 题 类 型： 设计 实验研究 论文R学 生 姓 名： 中国学 号： 30#专 业 班 级： 统计#学 院： 数理学院指 导 教 师： 姜培华开 题 时 间： 20#年#月#日20#年#月#日开题报告内容与要求一、毕业设计（论文）内容及研究意义（价值）1、研究内容(1)、介绍多元线性回归的基本理论、模型。(2)、如何在多元线性回归中选择合适的变量。(3)、模型检验的方法及其意义。(4)、区域经济发展现状及影响因素分析，选择影响区域经济发展的指标变量。(5)、选择样本城市建
2、立关于多元线性回归模型的实证分析。(6)、结论与建议。2、研究意义回归分析是一种应用性较强的传统的科学方法，是现代应用统计学的一个重要组成部分，在许多学科领域都得到了广泛的应用。它不仅能够把隐藏在大量原始数据中的重要信息提炼出来，把握到数据群体的主要特征，从而得到各变量间相关关系的数学表达式，然后利用概率统计知识对此关系进行分析，以判别其有效性，还可以利用其关系式，由一个或多个变量值去预测和控制另一个因变量的取值，从而知道这种预测和控制所达到的程度，并进行因素分析。目前, 对于区域经济发展的解释已经从简单的以经济增长的评价转变为注重经济增长和经济结构的优化、经济关系的改善、制度创新的改变, 使
3、经济增长的内涵更加科学, 更加全面。这种理解不仅对区域经济发展总量上提出要求, 更重要的是区域经济发展的评价对区域经济的产业结构、行业布局、资源配置、劳动力结构、资金投入等方面的合理性评价也作为经济发展的一部分。在市场调查和预测中，经济现象和多种因素间客观存在着各种各样的有机联系，多元线性回归分析就是利用历史资料，建立多元线性回归模型，用来研究某一因变量与两个或两个以上的自变量之间的相互关系的理论和方法。本文利用多元线性回归模型的基本理论和方法分析影响区域经济发展的主要因素并建立线性回归模型。此模型可为分析评价区域经济发展提供一种理论依据和理论方法。二、毕业设计（论文）研究现状和发展趋势（文献
4、综述）1、研究背景区域经济是在一定区域内经济发展的内部因素与外部条件相互作用而形成的生产综合体。每一个区域的经济发展都受到自然条件、社会经济条件和技术经济政策等因素的制约。区域经济是一种综合性的经济发展的地理概念。它反映区域性的资源开发和利用的现状及其问题, 尤其是指矿物资源、土地资源、人力资源和生物资源的合理利用程度, 主要表现在地区生产力布局的科学性和经济效益上。区域经济的效果并不单纯反映在经济指标上, 还要综合考虑社会总体经济效益和地区性的生态效益。改革开放以来, 我国经济获得了迅速发展, 取得了举世瞩目的成就。但与此相伴而生的是区域经济发展的差距逐渐扩大, 并对我国经济的进一步发展产生
5、了严重的阻碍作用。因此, 缩小区域经济发展差距, 协调好区域内部之间的关系, 成为当前我国经济必须解决的一个重大现实问题。本文拟从分析区域经济协调发展的问题入手, 就我国区域经济的发展提出个人见解。运用多元统计分析方法，它直接从实际出发，考察和分析大量数据的结构和特征，从中提取主要而准确的信息，能帮助我们正确认识事物客观存在的统计规律。在实际生活中，某个现象的发生或某种结果的得出往往与其他某个或某些因素有关，但这种关系又难以从机理上给出准确的定量描述，只是从数据上可以看出有关的趋势。线性回归分析可以用来研究具有这种特征的变量之间的相关关系，它假设因变量与自变量之间为线性关系，用一定的线性回归模
6、型来拟合因变量和自变量的数据，并通过确定模型参数来得到回归方程，然后可以通过此回归方程分析变量之间的相关关系。2、研究现状回归分析方法在生产实践中的广泛应用是它发展和完善的根本动力。如果从19世纪初（1809年）高斯提出最小二乘法算起，回归分析的历史已经有200多年。多元线性回归分析是伴随着回归分析的产生而产生的，至今已有100多年的历史。从理论上讲，多元线性回归预测技术已是一种成熟的定量化分析方法。但是多元线性回归预测与计算非常繁杂，虽然在计算机技术发展的今天，快速进行定量化分析已成为可能，但具体在实践中仍有许多障碍。赵明（2003）在文章中讨论了如何利用普遍使用的EXCEL软件，避开程序开
7、发和复杂的数学及求解过程，而快速实现多元线性回归预测及其检验。这为多元线性回归在实践中的普及应用创造有利条件。金浩等在文献5中讨论了在建立多元线性回归模型时筛选独立变量的必要性及其几个常用的变量筛选法。之后介绍了选择变量的最佳回归模型的方法及其相关的SAS程序，最后用具体的事例来验证说明了这一问题，这为我们如何选择较多变量及筛选变量提供了帮助。张宇山在文献3中利用SAS软件对具体的事例进行多元线性回归分析建模。列出了具体的建模步骤，在模型的检验中利用决定系数与方差膨胀因子作为判断模型优劣的标准，利用自由度调整复决定系数和统计量两方面考虑变量的选择。最后得到与原数据拟合度较高的模型。就区域经济发
8、展程度评价标准及方法的研究国内外有很多，根据不同的划分标准，从不同的角度着手，具体的划分方法也就有所区别。一般是从经济发展水平、产业结构、就业结构和城镇化水平四个方面衡量。国外主要有钱纳里经济发展阶段划分法、库茨涅兹的产业结构划分法、罗斯托的经济发展阶段论等评价方法2。国内学者李长明在分析研究H钱纳里的基础上，又进一步提出了在每个阶段中，三产所占的比重以及人力资源（劳动力）在三产中占的比重，国内学者陈佳贵等，从人均GDP、产业结构、工业结构、人口城市化率、消费结构、产业结构六各方面对区域经济进行了划分，实际上是对库茨涅兹（Kuznets）产业结构划分方法的细化和补充4。在国家统计局、中国社科院
9、等也都提出了各自的划分方法。国内比较著名的是国家每年对全国县域经济基本竞争力进行评价，在国内具有较大的影响力。三、毕业设计（论文）研究方案及工作计划（含工作重点与难点及拟采用的途径）1、研究方案（1）、介绍多元线性回归模型的基本理论、模型的形式及方法的运用、研究的意义等基本知识。（2）、介绍多元线性回归模型的建立步骤。（3）、阐述变量的选择及模型检验在多元线性回归中的重要性。（4）、重点分析影响区域经济发展的因素。根据变量选择的原则，针对上述影响因素分析，选取指标，然后查找相关数据。数据来源主要为中国区域经济统计年鉴，政府网站等。（5）、利用上述数据，根据建模步骤建立模型，进行实证分析。对模型
10、进行阐释。（6）、结论与建议。阐述在使用模型中遇到的问题和要注意的事项，以及就区域经济协调发展提出的一些建议。2、工作重点本论文的重点是用多元线性回归模型来解决应用问题，其中变量的选择、数据的搜集、模型的求解、模型的检验是工作的重点。3、工作难点难点是如何选择区域经济发展的影响因素并确定分析指标，如何利用多元线性回归方法对区域经济发展程度进行拟合与预测并最终得出有效的结果。4、拟采用的途径查阅相关书籍，和同学交流，向导师请教。针对数据的处理及模型的求解主要使用SPSS，SAS等统计软件。5、工作计划时间内容第1周（2.20-2.26）查找、搜集、整理相关文献资料，学习可能用到的相关理论知识。第
11、2周 (2.27-3.4)阅读搜集到的相关文献，与导师讨论相关问题，撰写开题报告。第3周 (3.5-3.11)将开题报告交导师审定，修改开题报告。第4-5周(3.12-3.25)开题报告的答辩工作，论文大纲的整体构思。第6周（3.26-4.1）撰写论文的写作大纲，写作方案及基本框架，并送交导师审定。第7-12周（4.2-5.13）撰写论文，完成论文初稿，交导师审阅，在此期间常与导师沟通，并做好接受期中教学检查的准备。第13-14周（5.14-5.27）针对导师提出的审阅意见，与导师讨论，修改、补充、完善论文，交导师审阅，提出修改意见。第15周（5.28-6.3）进一步完善论文，并最终确定论文。
12、第16周（6.4-6.10）结合定稿的毕业论文做幻灯片，准备论文答辩。第17周（6.11-6.17）准备并进行论文答辩四、主要参考文献（不少于10篇，期刊类文献不少于7篇，应有一定数量的外文文献，至少附一篇引用的外文文献（3个页面以上）及其译文）1 何晓群,刘文卿编著.应用回归分析M. 北京：中国人民大学出版社，2009.2 美西蒙库兹涅茨.各国的经济增长：总产值和生产结构M.常勋等译.北京：商务印书馆，1999.3 张宇山.多元线性回归分析的实例研究J.科技信息，2009，9：54-56.4 李长明.产业结构与宏观调控J.数量经济技术经济研究，1994，12：27- 39.5 金浩,高素英.
13、最佳多元线性回归模型的选择J.河北工业大学学报，2002，31(5)：10-14.6 彬彬.多元线性回归分析及其应用J.中国科技信息，2010，9：60-61.7刘京娟.多元线性回归模型检验方法J.湖南税务高等专科学校学报，2005，18：48-49，598 王义宏.基于多元线性回归分析的县域经济发展程度的评价J.三农问题研究，2009，18：27-29.9 李答民.区域经济发展评价指标体系及评价方法J.西安财经学院学报，2008，21（5）：28-32.10 王园林.试论我国区域经济的协调发展J.现代财经，2005，25（3）：19-23.11 邓莹.多元线性回归分析在固定资产投资中的应用J
14、. 沈阳师范大学学报(自然科学版)，2008，26（2）：160-162.12 吴贻永，葛震明. 联合国城市指标体系概述与评价J.城市问题，2001，3：13-15.13 王瑶华.中国农村居民旅游消费的多元线性回归分析J.企业技术开发，2011，30（15）：100-103.14Thomas O.Jackson. Evaluating Environmental Stigma with Multiple Regression AnalysisJ.Environment and theappraiser,2005，363-369.15Hans R. Isakson. The Review of Real Estate Appraisals Using Multiple Regression AnalysisJ.JOURNAL OF REAL ESTATE RESEARCH,1998，15（1/2）：177-189.指导教师意见签名： 月 日教研室意见 教研室主任（签章）： 月 日评审小组意见
