基于多元线性回归的粮食产量影响因素分析

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1、顼士学位论文基于多元成牲田归的板含户量彩吻因彔分斬高露露指导教师:潘晓琳副教授专业名称:概率论与数理统计研究方向:统计应用二〇一八年五月重庆师范大学硕士学位论文基于多元线性回归的粮食产量影响因素分析硕士研究生:高露露指导教师:潘晓琳副教授学科专业:概率论与数理统计所在学院:数学科学学院重庆师范大学二0一八年五月AThesisSubmittedtoChongqingNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterAnalysisofinfluenci

2、ngfactorsofgrainyieldbasedonmultiplelinearregressionCandidate:LuluGaoSupervisor:AssociateProfessorXiaolinPanMajor:ProbabilityTheoryandMathematicalStatisticsCollege:SchoolofMathematicalSciencesChongqingNormalUniversityMay,2018独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研宄成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,

3、论文中不包含他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得重庆师范大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明。''学位论文作者签名:篇备I签字曰期3^年y月洛日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重庆师范大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。学位论文作者

4、签名签字日期年x月沭曰重庆师范大学硕士学位论文中文摘要基于多元线性回归的粮食产量影响因素分析摘要本文首先对1997-2010年我国粮食总产量的影响因素进行了分析,并构建了多元线性回归模型、加权多元线性回归模型、基于主成分分析的多元线性回归模型和逐步回归模型。又分别用这4种模型对2011-2015年的影响因素进行拟合,得出了粮食产量的拟合值。其次将得到的粮食产量拟合值与粮食的实际产值按拟合精度的计算公式求得各模型的拟合精度,并对其模型拟合精度进行排序,得到如下结果:逐步回归模型的拟合精度>多元线性回归模型的拟合精度>基于主成分分析的线性回归模型的拟合精度>加权多元线性回

5、归模型的拟合精度。最后根据拟合精度较大的两个模型对我国粮食产量的主要影响因素进行分析,得出如下结论:(1)在保障耕种面积的前提下,就各影响因素对粮食产量的促进作用而言:化肥折纯使用量>耕地有效灌溉面积>农药使用量>农业机械总动力>农用薄膜使用量>除涝面积>农用柴油使用量,受灾面积抑制粮食产量的增长。(2)首先应要科学施肥,着重增加农业水利建设,保障农田灌溉率。其次应该合理使用农药,尽力均衡农业机械化分布,提高农业效率。适当使用薄膜,保障粮食作物的茁壮生长。最后应尽力预防和补救自然灾害对粮食产业的影响。关键词:粮食产量,层次分析法(AHP),多元线性回归,主成分分析,逐步回

6、归I重庆师范大学硕士学位论文英文摘要AnalysisofinfluencingfactorsofgrainyieldbasedonmultiplelinearregressionABSTRACTFirstly,thispaperanalyzesthefactorsaffectingthetotalgrainoutputofChinainthepast1997-2010years,andconstructsamultiplelinearregressionmodel,aweightedmultivariatelinearregressionmodel,amultivaria

7、telinearregressionmodelbasedontheprincipalcomponentanalysisandastepwiseregressionmodel.The4modelswereusedtofittheinfluencingfactorsof2011-2015yearsrespectively,andthefittingvaluesofgrainyieldwereobtained.Secondly,thefittingaccuracyofgrainoutputfittedvalueandtheactua

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