統(tǒng)計學(xué)專業(yè)畢業(yè)論文多元線性回歸模型(已修改)
2025-02-20 16:01 本頁面
【正文】 魯東大學(xué) 本科畢業(yè) 論文 1 修改意見 結(jié)論部分再做適當(dāng)擴充，頁數(shù)不能少于 15 頁； 參考文獻不少于 10 個；并且引用的文獻要在正文中提到 一定嚴(yán)格按照論文模板要求修改 特別注意：我們組被抽檢人數(shù)為 2 人，重復(fù)率不高于 30%才能參加答辯，請大家一定要科學(xué)引用文獻資料，杜絕畢業(yè)論文撰寫過程中的抄襲、拷貝、篡改已有科研成果等學(xué)術(shù)不端現(xiàn)象的發(fā)生。 多元線性回歸模型及其應(yīng)用 摘要 ： 本文分析了多元線性回歸模型及其應(yīng)用，側(cè)重多元線性回歸模型的預(yù)測。首先介紹了模型，多元線性回歸模型 的 步驟 大致為 模型的建立、基本假設(shè)、模型的檢驗 、 預(yù)測。在模型的建立過程 中，檢驗是建模的核心， 模型的檢驗包括擬合檢驗、 F檢驗、 t檢驗。 如果初始 模型未能通過 t檢驗，本文采用后退法 剔除不顯著的變量，重新建立多遠線性回歸模型。然后 本文采用 202 2021年我國 31個省、市、自治區(qū)的財政支出數(shù)據(jù)和 2021年我國各地生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)，建立多元線性回歸模型，預(yù)測 2021年我國各地生產(chǎn)總值，并將預(yù)測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)進行比較分析。通過實例分析了解多元線性回歸模型及其應(yīng)用。 建模過程中的數(shù)學(xué)運算采用數(shù)學(xué)軟件 SPSS和 Matlab進行運算 。 關(guān)鍵詞： 多元線性回歸；模型檢驗；后退法；預(yù)測 Multiple linear regression model and its application Meng xiangmei (College of mathematical and Statistical Sciences， Statistics， Class 1002， 20212111977) Abstract:this article analyzes the multivariate linear regression model and its application, focusing on the multiple linear regression model prediction. First introduces the model of multivariate linear regression model of step roughly model, basic assumptions, inspection, and prediction ability of the model. , in the process of the establishment of the model test is the core of the modeling, model testing including fitting test, F test and t test. If has failed t test on initial model, based on the method of eliminating backward without significant variables, how far to establish linear regression model. Then, based on the 2021, 2021 China39。s 31 provinces, municipalities and autonomous regions of fiscal expenditure data and data across our country gross domestic product in 2021, set up multiple linear regression model, predict our country gross domestic product in 2021, pared with the actu魯東大學(xué) 本科畢業(yè) 論文 2 al data and forecast data analysis. Try to understand the multiple linear regression models and its application by example analysis .Mathematical modeling in the process of using mathematics software SPSS and MATLAB operations. Key words: Multiple linear regression； Model checking； Backward elimination。 Forecast 1 引言 回歸是 社會科學(xué)定量研究方法中最基本、應(yīng)用最廣泛的 一種 數(shù)據(jù)分析技術(shù)。 它 能夠把隱藏在大規(guī)模原始數(shù)據(jù)中的重要信息提煉出來，把握住數(shù)據(jù) 的主要特征，從而得到變量間相關(guān)關(guān)系的數(shù)學(xué)表達式， 還可以 基于自變量的取值變化來預(yù)測因變量的取值，它在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究及國民經(jīng)濟的各個領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用。 本文主要運用多元線性回歸模型分析 2021 年各地 財政支出（ 基本建設(shè)支出、科技三項費用、農(nóng)業(yè)支出、教育事業(yè)費、科學(xué)事業(yè)費等）對生產(chǎn)總值的影響，并擬合成函數(shù)對生產(chǎn)總值進行預(yù)測 ，將預(yù)測值與 2021 年數(shù)據(jù)進行比較，從而體現(xiàn)多元線性回歸模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。 2 模型介紹 多元線性回歸模型 多元線性回歸模型的一般形式 [1] 設(shè)隨機變量 y 與一般變量 pxxx , 21 ? 的線性回歸模型為： ????? ?????? pp xxxy ?22110 （ ） 式中， p??? , 10 ? 是 1?p 個未知參數(shù)； 0? 稱為回歸常數(shù)； p?? ,1 ? 稱為回歸系數(shù)； y稱為被解釋變量（因變量），而 pxxx , 21 ? 是 p 個可以精確測量并可控制的一般變量，稱為解釋變量（自變量）。 2?p 時，就稱式 （ ） 為多元線性回歸模型。 ? 是隨機誤差項 。 對于 一個實際問題，如果我們獲得 n 組觀測數(shù)據(jù) iipii yxxx , 21 ? ),2,1( ni ?? ，則線性回歸模型 （ ） 可表示為： ?????????????????????????nnppnnnppppxxxyxxxyxxxy???????????????????2211022222211021112211101 （ ） 寫成矩陣形式為 : εXβY ?? （ ） 其中： 魯東大學(xué) 本科畢業(yè) 論文 3 ???????????????nyyy?21Y ???????????????npnnppxxxxxxxxx???????212222111211111X ???????????????p????10β ???????????????n????21ε
研究報告相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1