多元线性回归统计预测模型开地的题目

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1、实用标准文案本科生毕业论文(设计)开题报告论文题目：多元线性回归统计预测模型学生姓名：系专业：学号：指导教师：开题报告时间：精彩文档实用标准文案一、文献阅读序号作者文章题目（书目）期刊名称（出版单位）、时间[1]王彬；李川.多元线性回归预测模型在城市垃圾产量预测中的应用.新疆环境保护，2006[2]王振友；陈莉娥.多元线性回归统计预测模型的应用.统计与决策，2008[3]张宇山.  多元线性回归分析的实例研究[J].科技信息.2009(09)[4]王惠文.多元线性回归的预测建模方法.北京航空航天大学学报，2007[5]林彬.  多元线性回归分析及其应用[J]

2、.中国科技信息.2010(09)[6]刘严.  多元线性回归的数学模型[J].沈阳工程学院学报.2005(Z1)[7]田兵.  多元线性回归分析及其实际应用[J].阴山学刊(自然科学).2011(01)[8]王丽平;郑丙辉.大宁河叶绿素a的因子分值-多元线性回归预测模型研究.长江流域资源与环境，2011/09[11]刘玉琏；傅沛仁.数学分析讲义[M].高等教育出版社，1995[12]陈海峰.多元线性回归的轿车产量预测模型研究.汽车工业研究，2009/06[13]王翚.我国石油需求的多元线性回归预测模型研究.科技广场，2006[14]赵波峰；文远高.一种改进的

3、多元线性回归空调负荷预测模型.制冷空调与电力机械，2011[15]方庚明.基于多元线性回归的公路客运量发展预测模型.工程与建设，2011[16]谢兴武；李宏伟.概率统计释难解疑[M].科学出版社，2006[17]精彩文档实用标准文案二、开题报告一．选题依据统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，它不仅能解决一些随机的数学问题，而且还可以通过建立适当的随机模型进而解决一些确定的数学问题，为相关决策提供依据和参考。目前统计学与其他学科的相互渗透为统计学的应用开辟新的领域。并被广

4、泛的应用在各门学科上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工业、农业、商业及政府部门。而多元线性回归是多元统计分析中的一个重要方法，被广泛应用于社会、经济、技术以及众多自然科学领域的研究中。多元线性回归作为一种较为科学的方法，可以在获得影响因素的前提下，将定性问题定量化，确定各因素对主体问题的具体影响程度。多元回归分析预测法是通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。它是研究一个随机变量Y与两个或两个以上一般变量X1，X2，…，Xp之间相依关系的统计分析方法，对所研究的内容如何对未来事物的发展做出科学的估计。本论文利用

5、历史的样本数据，建立多元线性回归的动态分析模型，并对回归系数进行预测。运用多元线性回归的预测模型，可以在无须对未来系统采样的情况下，推测未来的回归系数及模型精度。同时从该模型中，还可以识别解释变量对因变量影响程度的动态规律以及变化趋势。二．文献综述精彩文档实用标准文案通过查阅大量文献，我了解到多元线性回归的预测模型已在很多领域得到广泛应用，对于多元线性回归统计预测模型应用却很少。而在回归分析中一般采用普通最小二乘法对回归系数进行估计，如果所用数据是非平稳的时间序列，通过普通最小二乘法得到的统计量不再是一致的，尽管模型结果表明有很高的拟合度，但是根据这些统计量

6、得到的推断可能是不正确的，因此回归可能是无意义的虚假回归。我在学了统计学阅读了刘玉琏、傅沛仁的《数学分析讲义》（第三版）一书，的基本理论后，深入的调研了很多资料发现协整理论能很好地解决这个问题，可以消除虚假回归的情形。后我发现在各个领域里都存在着一些计算非常复杂的问题，有的甚至难以解决，那么有没有什么方法可以轻而易举的解决这些问题呢？我想很多同学也有和我同样的疑问存在。当我学习了魏宗舒的《概率论与数理统计》一书后，知道一些问题不仅可以采用线性回归还可以进行模型预测，建立一个精确地统计模型，就可以应用进行解决。如轿车产量预测模型、疏松砂岩油藏出砂的预测模型、医

7、院床位预测模型等。在调研了大量文献之后，我发现了许多可以应用统计学中的线性回归来进行简化问题。而多元线性回归统计预测模型的应用在各个领域中却很少，因此为了更全面的分析问题和解决问题，提出了《多元线性回归统计预测模型》这一课题，通过应用统计学的理论知识建立预测模型，对问题进行简化并解决。三．可行性分析论文通过如下方面来阐述：1．通过调研国内外文献，并根据自己大学期间所学知识，能够运用多元线性回归建立统计预测模型；2．文中采用正交矩阵主轴旋转的预测建模方法，实现对多元线性回归的预测模型。可以在无须对未来系统采样的情况下，推测未来的回归系数及模型精度；3．通过实例

8、验证了模型的可行性和有效性，让读者了解采用多元线性回