《关于某多元线性回归地毕业论文设计》由会员分享，可在线阅读，更多相关《关于某多元线性回归地毕业论文设计（28页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、word摘 要许多现象往往不是简单的与某一因素有关而是要受多个因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进展的回归分析就是多元性回归。本文的研究主要从四个局部来进展。第一章从根底容和研究对象着手，对主要研究容进展了简单的阐述。第二章对多元线性回归的根底进展了详细分析。第三章介绍了中国经济的现状。最后通过多元线性回归模型对我国工业生产总值进展了分析。总的来说，本文在2007年全国各省市主要工业产品的产量与工业总产值的具体数据下，选用塑料、水泥、钢筋、平板玻璃、粗钢、盘条以与原煤等工业产品的产量
2、作为研究对象，建立多元线性回归模型，并对模型做出参数估计.在此根底上对模型做出一定的解释，对于预测工业总产值具有一定的理论指导和现实意义。关键词：多元线性回归模型工业生产总值 假设检验 预测 / Abstract Many phenomena are often not simply associated with a number of factors but with varieties. At this point we need to use two or more factors as independent variables to explain changes in the d
3、ependent variable. This is also known as multiple regression. When more than one independent variable and the dependent variable are linear relationship, the regression analysis is carried out by diversity regression.The main research work of this thesis is divided into four parts. In the first chap
4、ter, the thesis proceed from the basic content and object of study and elaborate main content simply. In the second chapter, multiple linear regression model is analyzed detail. In the third chapter, the thesis introduces status quo of china. And at last, gross industrial production is analyzed by m
5、ultiple linear regression model in this article.Over all, this article use the specific data of the output of major industrial products and industrial output in nationwide provinces in 2007, and select the output of plastics, cement, steel, plate glass, crude steel, wire rod and raw coal as study ob
6、ject to establish multiple linear regression model, and then make the model parameter estimation. Based on this，we make some explanations to the model. All of these are of momentous current significance and far-reaching historical significance to the forecast of industrial production.Key Words:Multi
7、ple linear regression modelGross industrial production Hypothetical test Prediction目 录摘要.1Abstract.21 绪论42 多元线性回归分析根底52.1 多元线性回归定义52.2多元线性回归模型.62.6272.3多元线性回归参数估计72.3.1 最小二乘估计和正规方程组72.3.2 最小二乘估计的矩阵形式82.4 回归拟合度评价和决定系数92.4.1 离差分解和决定系数92.4.2 决定系数的性质与修正可决系数102.5统计检验112.5.1回归参数的显著性检验检验112.5.2回归方程的显著性检验F检
8、验122.5.3 多重共线性检验122.5.4 异方差检验.133中国经济现状153.1中国经济现状153.2 工业生产总值的概述154工业生产总值的多因素模型分析164.1建立多因素分析模型164.2数据收集164.3统计检验194.4计量经济学检验与模型修正204.4.1 异方差检验214.4.2 自相关检验215 结论.26致 .27参考文献281绪 论在各个方面，变量之间的关系一般来说可分为确定性的与非确定性的两种。确定性关系是指变量之间的关系可以用函数关系来表达的。另一种非确定性的即所谓的相关关系。例如人的身高与体重之间存在着关系，一般来说，人高一些，体重也要重一些，但同样高度的人，
9、体重往往不一样。人的血压与年龄之间也存在着关系，但同年龄的人的血压往往不一样。气象中的温度与湿度之间的关系也是这样的。这是因为我们涉与的变量如体重、血压、适度是随机变量，上面所说的变量关系是非确定性的。此时 ，便可以用到回归分析。回归分析能帮助我们从一个变量取得的值去估计另一个变量所取的值。工业生产总值从数值上反响一个地区的工业生产规模，是衡量一个地区的经济繁荣程度的重要指标。研究研究工业总产值与格工业产出指标之间的关系具有非常重要的现实意义，对于做好一个地区的的工业产值预测以与制定国民经济开展规划都有的非常重要的作用。工业总产值 是指以货币表现的工业企业在一定时期生产的已出售或可供出售的工业
10、的产品的总量。它是反映一定时间工业生产总规模和，总水平的重要指标，是计算工业生产开展速度和主要比例关系，计算工业产品销售率和其他经济指标的重要依据。工业总产值包括成品价值、工业性作业价值和自制半成品、在产品期末期初差额价值。工业，总产值采用“工厂法计算，即以工业企业作为一个整体，按企业工业生产活动的最终成果来计算。但各企业之间、行业之间、地区之间存在着重复计算。其计算公式为：报告期工业总产值=报告期全部产品的成品价值+报告期工业性作业价值+报告期自制半成品和在产品期末余额- 报告期自制半成品和在产品期初余额 计算工业总产值采用的价格有不变价格和现行价格。即，工业生产总值收多个因素影响，此时便需
11、要多个影响因素来分析工业生产总值的变化。而这些变量之间的关系是线性的，这样在分析工业生产总值是用到的回归分析方法便是多元线性回归。2 多元线性回归分析根底2.1多元线性回归定义在客观世界中普遍存在着变量之间的关系。变量之间的关系一般来说可分为确定性的与非确定性的两种。确定性关系是指变量之间的关系可以用函数关系来表达的。另一种非确定性的即所谓的相关关系。例如人的身高与体重之间存在着关系，一般来说，人高一些，体重也要重一些，但同样高度的人，体重往往不一样。人的血压与年龄之间也存在着关系，但同年龄的人的血压往往不一样。气象中的温度与湿度之间的关系也是这样的。这是因为我们涉与的变量如体重、血压、适度是
12、随机变量，上面所说的变量关系是非确定性的。此时 ，便可以用到回归分析。回归分析能帮助我们从一个变量取得的值去估计另一个变量所取的值。在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进展预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。在研究问题是，我们考虑一个变量受其他变量的影响时，把这变量称为因变量，记为，其他变量称为自变量，记为，这时相关系数可记作其中为当时，因变量的均值，即.称为对的回归函数，为与的偏差，它是随机变量，并假定。回归函数可以是一元函数
13、，也可以是多元函数，即其中 为元回归函数，统称为多元回归函数。2.2多元线性回归模型2.2.1 模型的建立与矩阵表示多元线性回归模型的一般形式是：(2.1)其中是回归系数，Y是被解释变量，,，是k个对Y有显著影响的解释变量k2，是 反映各种误差扰动综合影响的随机项，下标i表示第i期观察值,。假设多元样本回归函数为：回归残差为：。由于有n期的观察值，这一模型实际上包含个方程写成矩阵形式：(2.2)其中2.2.2 模型的假设因为多元线性模型的建立或选择过程包含相当的主观性，所依据的理论和经验也可能不正确，因此并不能保证模型符合变量的实际关系。而如果模型本身有问题，那么分析的有效性和价值就很难有保证，为了保证所分析的变量关系符合多元线性回归分析的根本规定性，明确分析对象，保证回归分析的有效性和性质，也
