影響成品鋼材需求量的回歸分析--多元線性回歸分析(eviews論文)(編輯修改稿)
2025-07-08 22:42 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 就 可以采用多元線性回歸進(jìn)行問題的分析。 多元線性回歸模型的基本形式：設(shè)隨機(jī)變量 y 與一般變量 pxxx , 21 ? 的理論線性回歸模型為： ????? ?????? pp xxxy ?22110 其中， p??? , 10 ? 是 1?p 個未知參數(shù)， 0? 稱為回歸常數(shù)， p??? , 10 ? 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）。 ? 是隨機(jī)誤差，與一元線性回歸一樣，對隨機(jī)誤差項(xiàng)我們常假定 ??? ?? 2)var( 0)( ???E 稱 ????? ?????? pp xxxyE ?22110)( 為理論回歸方程。 曲線統(tǒng)計(jì)圖 [鍵入文字 ] 4 040 , 00 080 , 00 012 0, 0 0016 0, 0 0020 0, 0 0080 82 84 86 88 90 92 94 96 98T X1 X2X3 X4 X5X6 X7 X8Y 分 析：從曲線統(tǒng)計(jì)圖上我們可以大致的來看，變量 87642 , xxxxx 和因變量 y在 1980 年到 1986 年的增長速度都相對平穩(wěn)沒有明顯的增勢；從 1986 年到 1993年，個變量開始緩慢增長；從 1993 年到 1998 年，增長的幅度開始加大了。 31,xx的曲線近似為一條水平的直線，這兩個變量分別表示原油和原煤的量，可能受到資源和政策的限制，因而增長的速度非常緩慢。從圖中可以明顯看到隨著年限的增加，我國的各種產(chǎn)業(yè)和支出水平都隨之逐漸增長。 散點(diǎn)統(tǒng)計(jì)圖 [鍵入文字 ] 5 040 , 00 080 , 00 012 0, 0 0016 0, 0 0020 0, 0 001, 9 75 1, 9 80 1, 9 85 1, 9 90 1, 9 95 2, 0 00TX1X2X3X4X5X6X7X8Y 分析：從散點(diǎn)統(tǒng)計(jì)圖上我們可以細(xì)致的來看，變量 5x （鐵路運(yùn)貨量）的變化最為明顯，還可以清楚的看到 1981 年， 1991 年， 1998 年，因?yàn)橐恍┨厥馐录鴮?dǎo)致的鐵路運(yùn)輸量降低。 87642 , xxxxx 與 y 在 1980 年到 1986 年的增長速度都相對平穩(wěn)沒有明顯的增勢，從 1986 年到 1993 年，個變量開始緩慢增長；從 1993年到 1998 年，增
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