多元回归分析的应用研究大学论文.doc

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1、目录摘要:1关键词:1Abstract:1Keywords:1引言21一元线性回归的思想及其应用举例31.1一元线性回归模型41.2一元线性回归模型的检验51.3一元线性回归模型举例62多元线性回归模型的思想及其应用举例92.1多元线性回归的数学模型92.2多元线性回归模型的检验102.3多元线性回归模型应用举例112.3.1研究问题的提出112.3.2数据采集与多元回归分析112.3.3EXCEL作回归分析确定待定系数的值122.3.4总结133前进法、后退法、逐步回归法思想及其举例143.1前进法143.1.1前进法回归分析的应用153.1.

2、1.1回归方程153.1.1.2回归方程及系数检验153.2后退法153.2.1后退法回归分析的应用163.2.1.1回归方程163.2.1.2回归方程及系数的检验163.3逐步回归法163.3.1逐步回归分析的应用173.3.2研究结果比较18致谢18参考文献19附录20多元回归分析的应用研究摘要:回归分析方法是多元统计分析的各方法中应用最广泛的一种,也是数理统计中最成熟最常用的方法,主要是研究变量间的相互依赖关系。首先,本文通过建立一元线性回归模型,阐述了一元线性回归模型的基本统计思想以及它在实际问题研究中的应用原理。然后,推广建立了多元线性

3、回归,运用SPSS等统计软件建立了由熟料化学成分分析结果预测抗压强度的模型,来指导水泥生产配比的调整,其更好的论证了多元线性回归,最优回归模型的检验、评价及预测。最后,通过前进法、后退法、逐步回归法,阐述了各个方法的思想以及步骤,论证了在多元回归方法中,并不是所有的自变量都对因变量有显著影响这一思想,举例说明了各方法的优缺点,保证所有子集为最优回归子集。同时我们也看出线性回归模型在解决这类经济增长、预测问题上有很好的效果,其作用具有很好的参考价值。关键词:一元线性回归;多元线性回归;前进法;后退法;逐步回归MultipleRegressionAn

4、alysisofAppliedResearchAbstract:Regressionanalysismethodisthemostwidelyusedinvariousmethodsofmultivariatestatisticalanalysisofa,isalsothemostmatureandmostcommonlyusedmethodinmathematicalstatistics,mainlyisthestudyofmutuallydependentrelationshipbetweenvariables.Firstofall,thro

5、ughtheestablishmentofayuanlinearregressionmodel,thispaperexpoundsthebasicstatisticalideaofayuanlinearregressionmodelanditsapplicationintheactualproblemresearchprinciple.Then,establishedthemultivariatelinearregression,usingthestatisticalsoftwareofSPSSwasestablishedbytheclinker

6、chemicalcompositionanalysisresultpredictionmodelofcompressivestrength,toguidetheadjustmentoftheratioofcementproduction,itsbetterdemonstratesthemultiplelinearregression,theoptimalregressionmodelofinspection,evaluationandprediction.Finally,throughtheformerentered,regressivemeth

7、od,stepwiseregressionmethod,thispaperexpoundsthedifferentmethodsofthoughtandsteps,demonstratedinmultivariateregressionmethod,andnotalltheindependentvariablesonthedependentvariablehasasignificantimpactontheideas,theadvantagesanddisadvantagesofeachmethodisillustratedbyanexample

8、,ensuringthatallsubsetsoftheoptimalsubsetregression.Atthesametimewea

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