相关、回归与因果关系 [兼容模式]

犯罪率影响因素的线性回归分析

犯罪率影响因素的线性回归分析 摘要 犯罪是人类社会的顽疾，人类为对付犯罪付出了沉重的代价。据国际社会统计，犯罪所造成的危害远远超过二战所造成的损失。犯罪作为一种社会现象，是由各种因素决定的，马克思认为是社会客观历史条件，特别是经济条件决定着犯罪。故我们运用现代科学技术方法，充分利用信息资源，尝试建立一个回归模型，解释刑事犯罪率的变化，降低刑事犯罪率，保障社会和谐。 关键词：刑事犯罪率；基尼系数；城市化率； Linear regression analysis of factors influencing the criminal crime rate ABSTRACT Crime is disease in the human society, mankind against crime to pay a high price. According to international society .The harm of crime, is beyond the losses of lives and property caused by warⅡ. Crime, as a social phenomenon, is decided by various factors, the mark thinks social objective history conditions, and especially economic condition decides crime. We use modern science and technology, make full use of information resources, and try to establish a regression model to explain the changes in crime rates, lower crime rate, ensure social harmony. Key words: crime；criminal Gini coefficient；Urbanization rate；

相关关系和因果关系精编

相关关系和因果关系精 编 Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986

相关关系和因果关系 今天在一本杂志上面看到一个小短篇《左撇子更能赚钱》，想要说明的是一些科学家进行了一些研究，然后发现左撇子赚的钱平均值比习惯用右手的人高10％，并且举出了克林顿和洛克菲勒作为例子。 我想这篇文章的作者是混淆了两个因素之间的相关关系和因果关系。所为因果关系，是指某个因素的存在一定会导致某个特定结果的产生。而相关性是统计学上的一个概念，是指某个因素的变化会导致另外一个因素的变化，但是这个因素的变化是不是另外一个因素变化的原因，是不能被确定的。打个也许不是很恰当的比方，天气冷和下雪。下雪的时候通常会伴随着气温的下降，但是究竟是气温下降导致了下下雪呢，还是下雪导致了气温下降，这是需要进一步研究的。 那再回到这个列子来看一下：“因为是左撇子，所以更能赚钱”这个论点能够成立吗显示从目前的数据来看，还是不成立的。要不然，岂不是所有的CEO们在读MBA之前，先把自己培养成左撇子不就可以了

--------------------------------- 相关性：我们在观察某个研究对象时，如果发现，它的变化总是与另一个对象的变化同步，那我们就说这两者是相关的。教科书中对相关性含义的解释是，变量A的变化总是伴随变量B的变化，则说A和B是相关的。 需要注意的是：教科书的解释中，用的是伴随。如果说变量A的变化，总是引起变量B的变化，则它们不仅有相关性，而且这种相关性是由于它们之间存在一种因果关系。 “伴随”和“引起”有什么区别呢请看下面的例子。 夏天，太阳镜的销售量和雪糕的销售量是存在相关性的，但是，这不是说因为太阳镜卖多了，雪糕就会卖的多。它们呈相关关系，仅仅是因为它们受同一因素——日光辐射强度——的影响。它们都是日光辐射强度的共同的果。 不存在因果关系，但存在相关性，还可能是因为偶然原因，或者因为各种条件下限制，掌握的信息不全所致。

机组耗水率影响因素的回归分析

机组耗水率影响因素的回归分析 摘要 数理统计是具有广泛应用的数学分支，在生产过程和科学实验中，总会遇到多个变量，同一过程中的这些变量往往是相互依赖，相互制约的，也就是说他们之间存在相互关系，这种相互关系可以分为确定性关系和相关关系。变量之间的确定性关系和相关关系在一定条件下是可以相互转换的。本来具有函数关系的变量，当存在试验误差时，其函数关系往往以相关的形式表现出来相关关系虽然是不确定的，却是一种统计关系，在大量的观察下，往往会呈现出一定的规律性，这种函数称为回归函数或回归方程[1]。回归分析是一种处理变量之间相关关系最常用的统计方法，用它可以寻找隐藏在随机后面的统计规律。确定回归方程，检验回归方程的可信度等是回归分析的主要内容。按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。 本文运用多元线性回归分析方法建立耗水率与出库流量、库水位的模型。首先收集数据并利用MATLAB软件[2]进行数据处理，作出散点图。分析图发现耗水率与出库流量、库水位有明显的线性关系。在此基础上假设并建立模型。对回归参数做点估计及区间估计，并作出显著性检验，发现显著效果良好，然后利用残差图[3]检验回归效果，发现异常点，进而改进模型，最后利用回归方程做点预测和区间预测。 关键词：相互关系；多元线性回归分析；线性回归方程；显著性检测

目录 1 设计目的 (1) 2 设计原理 (1) 2.1 线性回归方程的建立 (1) 2.2 参数估计 (1) 2.3 回归模型的假设检验 (2) 2.4 回归系数的假设检验和区间估计 (3) 2.5 利用回归模型进行预测 (3) 3 设计题目 (4) 4 实现过程 (4) 4.1 回归方程的确立 (4) 4.2 回归方程显著性检验 (6) 4.3 模型改进 (7) 4.4 回归预测 (8) 5 设计总结 (10) 参考文献 (10)

因果关系与蕴含

因果连结与蕴含 在数学和逻辑学中，我们使用符号“∵，∴”或者应用语句连接词“因为…，所以…”时所表达的含义实际上与蕴含相一致，“因为P，所以Q”可以直接看作“如果P，那么Q”或者“P→Q”，相应地，以必要条件、充分条件、充分必要条件、大前提、小前提完全取代了因果这对哲学范畴。在逻辑学和数学中没有因果连结。 特意将哲学同逻辑学作出区分并非独创，而且这种区别在因果转化为蕴含这一过程中表现得尤为明显。因果范畴这对古老的哲学范畴没有被吸收在逻辑学中或者说被轻率的以蕴含代替理应引起人们的足够警觉和疑问，这种“取消”和代替是合理的吗？ 由于逻辑学和哲学承当着回答问题的任务，所以在回答问题时使用了逻辑论证，那么这段逻辑论证对答案的合理性应当负有责任。我们相信一个答案是合理的，因为我们使用了正确的逻辑演绎推理，问题在于：逻辑本身的合理性由什么得到保证？比如人们怀疑这么一句话：如果诗是为姑娘写的，那么2+2=4。它是合理的吗？根据蕴含析取等值律：（P→Q）←→（￢PⅤQ）也即蕴含语句的正确性可以转嫁给前件和后件各自的正确性，而不包含前件与后件的联系。我们可以看到只要后件为真，P→Q就永远成立，而不管其前件究竟为何，它是否可能存在，是否可能正确，是否与Q有关均不能影响整个推断的给出。当然，在任何前件给出之前，已经得知后件的正确性意味着后件是一个无条件成立的真理，（否则我们何以知道它的正确性？）例如“2+2=4，￢（P→Q）←→P&￢Q”等等。幸好我们利用逻辑乃是为了得知一个某条件下才能确立的真理，所以在一段逻辑论证中，前件与后件缺少关联的这种古怪证明从未出现过。例如要求某个学生证明一个无条件成立的数学定理实际上以他所学过的数学公理全部正确为前提，虽然这个定理是无条件的，但该学生在证明之前却不能这样认为，他必须从以往所学的数学知识出发得到这个定理，然后说因为他所用的都是无条件成立的数学公理并且在证明过程中没有引入其它限制条件，所以这个定理也是无条件的。与蕴含在逻辑学中的地位相似，因果连结在哲学中也具有着举足轻重的地位，询问事物（现象）出现的原因，可以有本质原因、内因、外因等等，可以说对事物原因的寻求导致了哲学、自然科学及其附属学科的出现。 米利都学派最先开始探索什么是世界的本原，到了亚里士多德那里，他对在他以前的古希腊哲学中关于本原的思想进行了一次较为全面的总结，在此基础上提出了四因说，形成了他对本原问题的看法，所谓四因，就是：1）“事物所由产生的，并在事物内始终存在的东西”；2）“形式或原型，亦即表述出本质的定义，以及它们的…类?”；3）“变化或静止的最初源泉”；4）“终结、目的”。简言之，即质料因、形式因、动力因和目的因。在此后漫长的岁月中，人们肆无忌惮地或者说麻痹大意地将因果连结用于逻辑推理之中，并将逻辑推理认作不可置疑的以至于人们不能确认地球的质量是否是地球产生磁场的原因，却能够确认某段逻辑证明或数学证明是无懈可击的。这样我们希望，可以从原因（地球的质量）开始运用逻辑推理得到结果（地球产生磁场）那么，我们就可以不花代价地得到关于客观世界的确定无疑的知识。例如用逻辑推理推知上帝的存在与否等等。这一门学问在黑格尔辨证法出现以前被称作“形而上学”而与形而下的学问区分开来的原因就在于此。强调思辩和理性而忽视人的认识过程。康德说：“这个体系（科学的形而上学体系）不根据任何材料，同时也不依靠任何事实，而只根据理性本身，力求从理性原始萌芽中开展出知识来。”①康德说这番话乃是受了休谟的刺激，因为休谟带给这门学问致命的打击，他对这种无庸置疑的“因为…，所以…”或者“如果…，那么…”的推断提出疑问，即：是什么保证了这种无庸置疑的因果连结（蕴含或推断）呢？——尤其是在我们对真实事物、现象的原因并不确知的情况下？ 休谟的疑问因其答案难以让人接受而使疑问本身被程度不等的误解，并受到诸多指责。当历史进行到形而上学必须向形而下学臣服的时代，出现休谟的疑问理应受到极大重视和得到正面回答。自然科学、社会学、经济学以及心理学、人类学的研究先后从哲学中脱离出来并各自获得长足的进步。如果说康德在他那个时代感到牛顿力学的巨大压力而不得不寻求形而上学自身的合理性，那么整个二十世纪，尤其是二十世纪的

方法五 剖析因果关系

方法五剖析因果关系 1.方法概述 地理因果关系是指不同地理事物或地理原理之间存在先后相继、彼此制约的内在关联。很多地理试题的题干与选项之间互为因果，其中以成因类和影响类试题最为典型，解答此类试题通常要利用因果关系进行推理分析，其一般步骤：①明确区分试题中的“因”和“果”；②从逻辑角度推理分析“因”和“果”的内在关联；③迁移相关地理知识解答试题。 2.增分策略 【典题试做1】廊桥又称风雨桥，是加盖了廊屋的特殊桥梁。闽浙山区迄今留存不少木质古廊桥。当地采伐后的木材，需经一段时间的自然晾晒才能用作建桥木料。清乾隆年间建于下左图中甲处的廊桥，建成不久即毁于山洪。数年后，在图中乙处重建并保存至今。下图为闽浙山区某地地形图及廊桥景观图。据此回答(1)～(2)题。 (1)当地采伐与晾晒木材的季节分别是() A.夏季、春季 B.冬季、春季 C.夏季、秋季 D.冬季、秋季 (2)与甲处相比，在乙处重建廊桥并能够保存至今的原因最可能是() A.流域内植被增多，洪涝灾害减弱 B.地处山脊地带，地势较平缓开阔 C.河道平直且较宽阔，河流流速不快 D.所选木材质地坚硬，耐侵蚀冲击 【方法指津】第(1)题，该山区交通不便，夏季降水丰富，河水水位高，流速

快，便于伐木区的木料顺河流运输；秋季降水较少，天气干燥，利于木料晾晒。选C。第(2)题，解答该题时，可以先分析各选项中原因的叙述是否正确，B选项“地处山脊地带，地势较平缓开阔”，本身叙述错误，一般来说，山脊地带，地势比较陡峭，这样可以先排除B项，再从其他选项中进行选择。图中甲处河道弯曲且由宽变窄，导致河流流速加快，水位上涨，对桥体冲击大；乙处河道平直且较宽阔，河流流速较平稳，对桥体冲击较小。选C。 答案(1)C(2)C 【方法启示】由果溯因：成因类试题通常表现为题干为“果”选项为“因”；“果”为已知，“因”为未知。利用因果关系采用“由果溯因法”进行解题。例如，“改革开放以来，我国人口由农村流向城市，由内地流向沿海的主要原因是”，其中“我国人口由农村流向城市，由内地流向沿海”是“果”，结合影响人口迁移的诸多因素和我国基本国情采用“由果溯因法”推理分析可知，区域经济发展不平衡即“经济因素”是主要原因。 【典题试做2】M岛位于马六甲海峡的西南方，该岛上港口很少。读图，完成(1)～(2)题。 (1)M岛东北部沼泽广布的原因是() A.受沿岸海水的顶托作用强 B.地势低平且多冻土，排水不畅 C.气温低，蒸发量较小 D.森林覆盖率高，蒸发量大 (2)造成M岛港口稀少的主要原因是()

就业人数影响因素的回归分析

计量经济学案例分析 就业人数影响因素的回归分析 学院：数理学院 班级: 学号: 姓名:

、刖言 我国虽然社会经济体制转型还没有最终完成，但劳动力商品化和按要素分配已经占主导地位，收入分配差距拉大，基尼系数超过0.4，必然失业率的作用越来越大。 内需不足依赖出口的局面已经形成，就业问题日益严重。我国目前劳动生产率还不太高，市场的潜力十分巨大，处在市场经济不发展，政府的力量还很强的阶段。 般说来，发展中国家都急于赶超发达国家，很难处理好发展和增长、内涵扩大再生产和外延扩大再生产的关系。正是这些最基本的战略关系没有处理好，使各种经济结构失衡，造成产品积压和消费不足、就业岗位短缺并存且日益严重的局面。 人口和劳动就业直接影响着经济发展和社会稳定，关系到人们的切身利益。扩 大就业，促进再就业，关系改革发展稳定的大局，关系人们生活水平的提高，关系国家的长治久安，不仅是重大的经济问题，也是重大的政治问题。在就业问题上, 中国政府始终将促进就业作为国民经济和社会发展的战略性任务。 就业作为国家宏观调控经济政策的四大目标之一，是与人们关系最为密切的一 环。而中国作为一个人口大国，要彻底解决该问题是个不小的挑战。本文旨在通过对1985年到2011年27年数据进行分析，建立一个关于就业人数影响因素的多元线性回归模型，找出其中影响的主要因素，从而能够得出更有针对性的扩大就业的意见。 二、数据的收集与录用 本文选取数据为1985—2011年27年的人民币兑美元汇率、总人口数（万人）、国内生产总值（亿元）、全社会固定资产投资（亿元）、进出口总额（亿元）、各项税收（亿元）、流通中现金供应量（亿元）、就业人数（万人），数据均来源于国家统计局网站中国统计年鉴2011.见下表

因果关系的定义

因果关系的定义 本文源自“新控制原理”一书6.1节。更早的叙述可从（1）“自然辩证法研究”杂志1993年4期1-14页“寻求因果联系的七种方法”一文；（2）武汉工业大学出版社出版的“中国宏观经济归纳分析”1996年一书；（3）中国科技大学出版社2000年出版的“第三届智能控制与自动化大会论文集”294-298页“一类归纳推理规律的研究”一文中读到。 因果性概念是科学发展、研究的中心论题之一。从古希腊时期到现在一直吸引着自然科学家、社会科学家及哲学家的注意。其原因在于：没有比因果关系更基本的概念了，它反映了客观事件或现象的相互联系而普遍存在于自然界及人类社会之中。一门科学只有研究到因果关系的层次，这门科学才算有牢固的基础。逻辑控制也是如此。在逻辑控制中，最基本的工况与作用力之间，作用力与性能之间也都存在有因果关系。 对自然语言条件语句中的联结词“如果…，则…”进行逻辑抽象，就必须考察因果关系。寻求一个符合人们理解的、有效的逻辑抽象，一直是人工智能、思维研究的重要方面。一个有效的条件语句要求前后件之间有某种因果联系。一旦普遍的因果关系得以确定，因果推理就跟之确定。在这种意义上讲本章也是讲述“如果…，则…”的逻辑抽象。 本章先介绍一个普遍适用和容易接受的因果关系定义，再讲述归纳思维的规律，以便寻求因果关系，分析逻辑控制中的因果关系，最后则给出因果分析的应用举例。 6.1 现象的因果联系 在介绍寻求因果联系的方法之前，有必要对有关概念加以说明，以便确定本书要使用的概念的内涵。 如果某一现象或事件的发生或存在引起另一现象或事件的发生或存在，这两个现象或事件间就具有因果联系，这两个现象或事件也就组成因果系列。 原因系指这样的现象或事件：在一个给定的因果系列中，它直接产生并先于其它现象或事件。 征兆系指这样的现象或事件：在一个给定的因果系列中，它同时伴随于其它现象或事件。说一个事件或现象是另一个事件或现象的征兆，意即我们不去确切的分析二者中谁是原因，谁是结果。其实往往可能是这样：二者互为因果。 在一个给定因果系列中，结果系指在另一现象或事件之后被另一现象或事件所直接引起的现象或事件。 逻辑上还有两个重要概念。这就是“充分条件”及“必要条件”等概念。 一个现象或事件A是另一现象或事件B的充分条件，当且仅当，任何时候A发生或出现时，B就发生或出现。 一个现象或事件C是另一现象或事件D必要条件，当且仅当，任何时候D发生或出现时，C就发生或出现。 显然 ⑴ A是B的充分条件，则B是A的必要条件。 ⑵ C是D的必要条件，则D是C的充分条件。 ⑶ A是B的充分条件，则B是A的充分条件。 ⑷ C是D的必要条件，则D是C的必要条件。

我国国内旅游收入影响因素的多元回归分析

我国国内旅游收入影响因素的多元分析 班级：统计学129 姓名: 杨芳 学号：200712918 2010年3月3日

问题背景： 我国的旅游业一直保持较高的发展速度，旅游作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作用日益显现。我国的旅游业分为国际旅游和国内旅游两大市场，虽然国际旅游外汇收入的年均增长率高于国内旅游收入，但国内旅游收入在中国旅游收入中占50%以上的比例，因此，有必要对影响我国国内旅游业快速发展的因素进行分析。数据的选择及处理： 影响国内旅游收入的因素有很多，本文选择了影响国内旅游收入因素（y）的因素有人均收入（x1）、国内旅游人数（x2）、城镇人均旅游支出（x3）、农村人均旅游支出（x4）、公路里程（x5）、铁路里程（x6）。 国内旅游收入数据资料 年份国内旅游收 入（亿元） 人均收 入（元） 国内旅游 人数（百 万人次） 城镇人均 旅游支出 （元） 农村人 均旅游 支出 （元） 公路里程 （万公 里） 铁路里 程（万公 里） 1994 1023.51 4044 524 414.67 54.88 111.78 5.9 1995 1375.7 5046 629 464.02 61.47 115.7 6.2389 1996 1638.38 5846 640 534.1 70.45 118.58 6.49 1997 2112.7 6420 644 599.8 145.68 122.64 6.6 1998 2391.18 6796 695 607 197 127.85 6.64 1999 2831.92 7159 719 614.8 249.5 135.17 6.74 2000 3175.54 7858 744 678.6 226.6 140.27 6.87 2001 3522.4 8622 784 708.3 212.7 169.8 7.0058 2002 3878.36 9398 878 739.7 209.1 176.52 7.19 2003 3442.27 10542 870 684.9 200 180.98 7.3 2004 4710.7 12336 1102 731.8 210.2 187.07 7.44 2005 5285.9 14053 1212 737.1 227.6 334.52 7.54376 2006 6229.74 16165 1394 766.4 221.9 345.6999 7.70838 2007 7770.6 19524 1610 906.9 222.5 358.3715 7.79659 数据来自《中国统计年鉴2008》 国内旅游收入（亿元）：指国内游客在国内旅行、游览过程中用于交

最新相关关系和因果关系资料

相关关系和因果关系 今天在一本杂志上面看到一个小短篇《左撇子更能赚钱》，想要说明的是一些科学家进行了一些研究，然后发现左撇子赚的钱平均值比习惯用右手的人高10％，并且举出了克林顿和洛克菲勒作为例子。 我想这篇文章的作者是混淆了两个因素之间的相关关系和因果关系。所为因果关系，是指某个因素的存在一定会导致某个特定结果的产生。而相关性是统计学上的一个概念，是指某个因素的变化会导致另外一个因素的变化，但是这个因素的变化是不是另外一个因素变化的原因，是不能被确定的。打个也许不是很恰当的比方，天气冷和下雪。下雪的时候通常会伴随着气温的下降，但是究竟是气温下降导致了下下雪呢，还是下雪导致了气温下降，这是需要进一步研究的。 那再回到这个列子来看一下：“因为是左撇子，所以更能赚钱”这个论点能够成立吗？显示从目前的数据来看，还是不成立的。要不然，岂不是所有的CEO们在读MBA之前，先把自己培养成左撇子不就可以了？ ---------------------------------

相关性：我们在观察某个研究对象时，如果发现，它的变化总是与另一个对象的变化同步，那我们就说这两者是相关的。教科书中对相关性含义的解释是，变量A的变化总是伴随变量B的变化，则说A 和B是相关的。 需要注意的是：教科书的解释中，用的是伴随。如果说变量A的变化，总是引起变量B的变化，则它们不仅有相关性，而且这种相关性是由于它们之间存在一种因果关系。 “伴随”和“引起”有什么区别呢？请看下面的例子。 夏天，太阳镜的销售量和雪糕的销售量是存在相关性的，但是，这不是说因为太阳镜卖多了，雪糕就会卖的多。它们呈相关关系，仅仅是因为它们受同一因素——日光辐射强度——的影响。它们都是日光辐射强度的共同的果。 不存在因果关系，但存在相关性，还可能是因为偶然原因，或者因为各种条件下限制，掌握的信息不全所致。例如，今年流行一个说法，说汶川大地震、海地大地震和智利大地震的日期，横排、竖排都是那三个日期。 这其实就是一种巧合。如果我们收集近几年发生的地震的日期，

我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析

我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证 分析 摘要： 本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。 关键词： GDP 影响因素实证分析Eviews 一、问题提出： 国内生产总值（GDP）是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。 二、样本数据选取及模型设定： 回归模型设立如下： Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+U Y--------国内生产总值GDP X1-----能源消费 X2-----就业人数 X3-----居民消费水平 X4-----社会消费品零售总额

X5-----进出口贸易总额 X6-----外商直接投资（FDI） U------随机扰动项 β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。 变量采用时间序列数据，具体数据(现价计算)见表一： 表1： （数据来源于中国统计年鉴。） 三、参数的初步估计与检验 将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下：表2：

我国刑法中因果关系及其理论完善分析

我国刑法中因果关系及其理论完善分析 1 因果关系概说 1.1 我国的因果关系学说理论 刑法中的因果关系就是人所实施的造成了严重危害结果的行为与危害社会结果之间的因果关系。其中的原因并非人类的一切行为，而是严重危害社会的行为，才能达到刑法规制的范畴，而其中的结果自然就是严重危害社会的行为所造成的结果。作为刑事犯罪构成的客观方面的因果关系，在我国刑法领域中，主要争议的焦点有两种学说，即必然偶然因果关系说和必然因果关系说。 1.1.1 必然偶然因果关系说 必然偶然因果关系说，是将因果关系分为必然因果关系和偶然因果关系。必然性是合乎规律的，具有不可避免性，在结果的发生过程中处于支配地位。必然因果关系是指行为a的发生可直接导致结果b的出现；而偶然性是不确定的，对行为导致结果起到加速或是减缓的作用，使事物带有个性，是必然性的表现形式。偶然因果关系则是指行为a的发生导致了结果a，而结果a又作为原因，或是与行为b相结合，这才导致了结果b的发生。必然偶然因果关系是直接将哲学的必然性与偶然性应用到刑法中来，我国学者赵秉志对这一学说提出批判，认为：偶然性也是由于必然的原因起到作用之后形成的，否则，这种偶然性也就不能出现，作为因果关系来说，它还是必然的。把因果关系分成必然的和偶然的，是与因果关系本身相矛盾的。 1.1.2 必然因果关系说 该学说认为，偶然性并不包括因果发生的根据，认为刑法因果关系的必要前提是某种行为具有危害社会结果发生的实在可能性，且该行为必须合乎规律地产生结果，不为另一个具有实在可能性的行为切断。这一学说提出的认定标准没有可操作性，人们很难判断行为中是否包含着结果产生的根据，很难断定行为导致结果是否合乎规律，因为许多规律还并没有被人们认识和掌握。另外，必然因果关系说不当地限制了因果关系的范围，从而不正确地限定刑事责任的范围。而且，必然因果关系说把因果关系定义为内在的必然的本质的联系，这样就把因果关系与规律等同起来了。 1.2 大陆法系的刑法中的因果关系学说 刑法中的因果关系是哲学上因果关系的一部分，二者是特殊性与普遍性的关系，是个性和共性的关系。在大陆法系的刑法领域中，因果关系的研究绕开了哲学上的必然偶然之争，而是提出了条件说、相当因果关系说以及客观归责理论。 1.2.1 条件说 条件说是由奥地利诉讼法学家格拉泽创立，由德国帝国法院法官冯?布里发展充实而来。条件说认为判断行为与结果之间存在因果关系，则须证明行为对结果来说，是不可缺少的必要条件，即没有行为，则没有结果。条件说主张，给结果以影响的所有条件均具有同等的重要性，毫无疑问的扩大的入罪的原因范围，这样的说法扩大了原因的范围，极有可能会造成冤假错案。其更为严重的缺陷还深藏在自身的运作机制中：运用‘思维排除法’的前提，是人们必须事先就已经知道究竟条件具备何等的原因力，即知道这些条件如何作为原因（之一）而发挥作用，否则，条件理论就根本无法运作。 1.2.2 相当因果关系说 相当因果关系说是现今大陆法系国家的通说。由德国的克利斯首创，后得到德国、日本许多刑法学者的推崇和发挥。根据这一学说来判断行为与结果之间的因果关系，是指根据普通人的一般经验，从行为开始的这一时间点，结合一般人所能考虑到的各方面的因素及生活经验，是否可以得出现实发生的结果。需要注意的是，相当因果关系说并不是否定了条件说，而是以条件说论证的条件关系为前提，进而以相当性加以限制，从众多的条件中提炼出原因。

粮食产量影响因素的回归分析

计量经济学论文 粮食产量影响因素的回归分析 班级：08物流 姓名：綦淇 学号：130112008034 日期：2011年6月22日

关于我国粮食产量影响因素的回归分析 摘要：本文主要采用回归分析的方法对1990—2005年影响我国粮食产量变化的主要因素进行分析，建立了以粮食产量为应变量，粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量和成灾面积五种可量化的影响因素为自变量的多元线性回归模型，利用模型对各个因素进行了比较分析。同时，对模型进行检验，在此基础上提出了一些关于稳定发展粮食生产的可供参考的意见。 关于我国粮食产量影响因素的回归分析 一、文献综述 1、《近年我国粮食产量变化的主要影响因素分析》赵俊晔，李秀峰，王川著 ……采用逐步回归和灰色关联分析对1991～2004年影响我国粮食产量变化的主要因素进行了分析，发现粮食产量变化主要来自稻谷单产变化及玉米和小麦播种面积的变化。有效灌溉面积与粮食产量一直保持高的关联度；成灾面积与粮食产量的关联度剧烈变动，其关联序仅次于有效灌溉面积；化肥、农药、农业机械总动力和农用塑料薄膜等用量与粮食产量的关联度逐渐下降。 2、《中国粮食产量分析及展望》新浪财经https://www.360docs.net/doc/f13568010.html, ……自建国以来，我国粮食生产不断发展，产量不断提高，但这一过程也呈现出我国粮食产量存在周期性波动的特点，而且粮食产量的动波动基本上与粮食价格相吻合。未来我国粮食供求形势还不容乐观，粮食价格从长期看仍然有上涨要求。 3、《中国粮食产量波动影响因素实证分析》王玉斌，蒋俊朋，王晓志，陈慧萍著 ……基于最小信息准则采用扩展ADF法对1949—2004年中国粮食及水稻、小麦、玉米产量数据进行平稳性检验,结果表明:其在原始序列水平上均为平稳时间序列;采用TARCH 模型与EGARCH模型对以上数据的增长率数据进行非对称性检验,结果表明,波动具有"杠杆效应",负面影响比等量正面影响导致更大波动;根据扩展C-D函数运用1978—2004年中国粮食生产相关数据构建了粮食产量波动影响因素实证模型,结果说明,投入变动对粮食产量波动有同向影响,经济作物比较收益情况对粮食生产有反向作用,粮食本身收益情况并非影响生产的关键因素,粮食生产对气候等自然条件依赖性较强。 4、《我国粮食作物技术进步模式的经济学分析》杨巍著中国农业科学院 ……在农业技术的推动下，我国农业发展取得了举世瞩目的成就，主要农产品供给实现了长期短缺向丰年有余的历史性转变，粮食产量从1949年的11318万吨增长为2005年的48402.2万吨，年均增长速度5.85％，技术进步带来的单产水平的提高是我国粮食产量的不断增长的主要原因，技术进步为我国粮食发展作出了巨大贡献。但是另一方面，我国农业科技面临着转化率低的现实问题。目前，我国每年登记的农业科技新成果达3000余项，但转化率仅为30％～40％，很多成果没能转化成现实生产力。导致农业科技成果转化率不高的原因很复杂，既有推广应用体系不健全的问题，也有成果应用主体的科技意识和接受能力差的问题，还与成果本身适用性密切相关。科技成果只有适应了生产力的要求、适应了市场的需求才能转化成现实的生产力。 5、《我国粮食产量的影响因素分析——利用协整理论分析1983—2003年数据》张驰，乔现伟著 ……利用1983—2003年数据,运用协整理论来对影响我国粮食产量的因素进行分析,并给出了误差修正模型。发现我国近年来粮食产量的连续下降不是由于自然原因和对农业的

莫把数据的相关性当成因果关系

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f13568010.html, 莫把数据的相关性当成因果关系 作者：董晓静 来源：《支点》2016年第04期 核心提示：不要将相关性当作因果关系去指导决策，这一区别的重要性在大数据时代显得更为突出。 大数据时代，很多商学院都会讲到这个经典案例：沃尔玛发现啤酒和尿布的销售量是相关的，但究竟是因为啤酒销量增高导致尿布销量增高，还是反过来？沃尔玛不需要做太深入的研究，有了相关性的分析结果，就足以把啤酒和尿布放在一起卖，从而提高销量。 这个成果非常有意思，但没有理论根据。换句话讲，相关性可以不需要理论支持，只需要用统计学的方法描述数据。这样的结果，在很多时候非常有用，但如果把相关性当成因果关系来指导决策，可能就会有害。 不妨再看看下面几个例子。 在日常生活中，我们经常听到有的妈妈说，“我一定要把孩子送到那个补习班，那个补习班的孩子很多都考上好大学了。”这句话背后隐含着一个观察分析结果：去这个补习班的孩子，比不去的考上好大学的多得多。 这个结论就源自简单的相关性分析，但这位家长可能犯下一个错误：把相关性分析当作因果关系，进而据此决策。其实，上这个补习班只是那些孩子考上好大学的其中一个原因（相关数据），两者之间是否构成因果关系，需要更复杂的分析，仅一个相关系数远远不够。 再举一个例子。去年在美国的很多新闻媒体报道过一篇论文，论文作者分析了14万篇学术论文后，通过相关性分析发现题目比较短的论文更容易被引用。作者认为他们用了大数据，对此，我提出两点。 第一，大数据在这里是帮助他们找出结论，还是“害”了他们呢？在统计学中，衡量统计结果是不是比较确定，需要计算这个统计结果的方差。方差的大小跟数据量大小有关，当所有其他条件一样时，数据量越大，方差值越小，统计结果的确定性越大，包括错误的结果。也就是说，作者利用大数据得到了比较确定的相关系数的结果，但可能还有很多变量之间的相关系数比较高。除了标题长短，是不是文章长短、图表应用等因素都相关呢？ 第二，这个结果完全靠相关系数得到，同前面补习班的例子一样，不能当作因果关系来指导决策。如果一篇文章的标题短被引用得多，另一篇文章标题长被引用得少，没有任何意义，两篇文章本就不同。

相关分析与回归分析的异同

问：请详细说明相关分析与回归分析的相同与不同之处 相关分析与回归分析都是研究变量相互关系的分析方法，相关分析是回归分析的基础，而回归分析则是认识变量之间相关程度的具体形式。 下面分为三个部分详细描述两种分析方法的异同： 第一部分：相关分析 一、相关的含义与种类 （一）相关的含义 相关是指自然与社会现象等客观现象数量关系的一种表现。 相关关系是指现象之间确实存在的一定的联系，但数量关系表现为不严格相互依存关系。即对一个变量或几个变量定一定值时，另一变量值表现为在一定范围内随机波动，具有非确定性。如：产品销售收入与广告费用之间的关系。 （二）相关的种类 1. 根据自变量的多少划分，可分为单相关和复相关 2. 根据相关关系的方向划分，可分为正相关和负相关 3. 根据变量间相互关系的表现形式划分，线性相关和非线性相关 4.根据相关关系的程度划分，可分为不相关、完全相关和不完全相关 二、相关分析的意义与内容 (一)相关分析的意义 相关分析是研究变量之间关系的紧密程度，并用相关系数或指数来表示。其目的是揭示现象之间是否存在相关关系，确定相关关系的表现形式以及确定现象变量间相关关系的密切程度和方向。 (二)相关分析的内容 1. 明确客观事物之间是否存在相关关系 2. 确定相关关系的性质、方向与密切程度 三、直线相关的测定 （一）相关表与相关图 1. 相关表 在定性判断的基础上，把具有相关关系的两个量的具体数值按照一定顺序平行排列在一张表上，以观察它们之间的相互关系，这种表就称为相关表。 2. 相关图

把相关表上一一对应的具体数值在直角坐标系中用点标出来而形成的散点图则称为相关图。利用相关图和相关表，可以更直观、更形象地表现变量之间的相互关系。 （二）相关系数 1. 相关系数的含义与计算 相关系数是直线相关条件下说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标。相关系数的理论公式为： y x xy r δδδ2= （1）xy 2δ 协方差 x δ x 的标准差 y δ y 的标准差 （2）xy 2δ 协方差对相关系数r 的影响，决定：???<>数值的大小正、负）或r r r (00 简化式 ()()2222∑∑∑∑∑∑∑-?--= y y n x x n y x xy n r 变形：分子分母同时除以2 n 得 r =???????????? ??-???????????? ??-?-∑∑∑∑∑∑∑2222n y n y n x n x n y n x n xy =()[]()[]2222y y x x y x xy -*-?-=y x y x xy δδ-?- n x x x ∑-=2)(δ=()[]n x x x x ∑+?-222=()222x n x x n x +??-∑∑ = () 22x x - 2. 相关系数的性质

相关分析和回归分析SPSS实现

相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析与回归分析，具体包括： (1)皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2)学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3)学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4)学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5)要求试验前，了解回归分析的如下内容。 参数α、β的估计 回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验（t－检验）；回归 方程显著性检验（F－检验）。 二、试验原理 1．相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2．回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数与模型进行检验与判断，并进行预测等。 线性回归数学模型如下： y i 01x i12x i2k x i k i 在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数： ???? y i 0 1x i12x i2k x i k e i 回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释

我国出境旅游市场影响因素逐步回归分析

我国出境旅游市场影响因素的逐步回归分析-旅游管理 我国出境旅游市场影响因素的逐步回归分析 倪学慧王丹 回归分析是一种可以确定两种或两种以上变量之间的有无相关关系的统计方法。基于stata软件通过逐步回归方法分析我国出境旅游市场的影响因素，可以有效解决相互关联、有共同变化趋势的变量之间的多重共线性问题，提高统计分析的科学性，找出最关键的解释变量，更好地做出旅游预测。 2014年中国出境旅游人次超过1亿，境外旅游消费突破千亿；中国内地公民出境旅游人数自1998年的843万人次，到2014年破亿，增长10.8倍。相比之下，入境旅游却停滞不前，旅游贸易逆差将进一步扩大。面对我国旅游贸易巨大逆差而且是常态化的逆差，确定影响我国出境旅游市场的因素显得更为重要。只有确定了影响因素，才能对这个市场进行管理和发展。然而，影响出境旅游市场的因素众多，而且不同因素之间可能存在着一定的关联性。这种共线性的存在会使统计分析失效，无法准确做出预测。本文采用逐步回归分析的方法，以期研究出影响出境旅游市场因素的关系，以把握出境旅游市场的发展趋势，做出科学决策。 一、逐步回归分析的基本思想 逐步回归分析是在多元线性回归分析法的基础上发展的。它的线性模型可以表示为：Y=β1+β2X2+β3X3+···+βnXn+μ。它的主要思路是找出在引入的多个自变量中按其对因变量的作用大小或者说显著程度，将自变量由大到小引入回归方程。对于那些对因变量作用不显著的变量可能始终不会引入回归方程，而且已引入回归方程的变量在引入新变量后也可能从回归方程中剔除出去。具体做法是

将变量一个一个的引入，当每引入一个自变量后，对已选入的变量要进行逐个检验，当原引入变量由于后面变量的应纳入而变得不再显著时，要将其剔除。引入一个变量或从回归防方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行F检验，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行，直到无显著变量引入回归方程，也无不显著变量从回归方程中剔除为止。这样就避免了前进法和后退法各自的缺陷，保证了最后得到的回归子集是最优回归子集。 二、逐步回归分析的过程及结果 （一）变量的选取和数据来源 根据相关文献对影响出境旅游市场因素的研究，本文以2000年到2012年的中国旅游出境人次为因变量，选取“人均国民生产总值（人均GDP）”、“城镇人均消费支出”、“汇率”、“城镇居民恩格尔系数”、“累计开放国家和地区”以及“城市化率”等六个变量作为自变量。这些数据是从《中国国民经济与社会发展统计公报》和国家旅游局官网公开信息中整理所得。 （二）逐步回归分析的软件及结果 本文采用在经济、教育和人口等众多领域运用的stata统计软件进行逐步回归分析并做一个简单回归分析与逐步回归分析结果做一个对比。为避免死循环的出现，将进入回归方程的变量的P值设定为0.05，而剔除回归方程的变量的P 值设定为0.06.表1呈现的是变量的描述性分析。其中agdp表示“人均国民生产总值”，单位为元；pccs表示“城镇居民人均消费支出”，单位为元；exrate 表示“汇率”，即1美元所兑人民币；ecoef表示“城镇居民恩格尔系数”；openctry表示“累计开放国家和地区”；travller表示“中国出境旅游人次”，

上海房价影响因素的多元线性回归分析

上海房价影响因素的多元线性回归分析 1：研究目的和意义 我国房地产市场从20世纪90年代开始建立到如今已经颇具规模，对我国的经济增长产生了很大的影响，甚至成为了国民经济的支柱型产业。但是近年来，房价的飞速发展又不得不引起我们的重视，在促进经济增长的同时，带来的一系列结构性问题将对房地产行业的健康发展甚至国民经济的可持续发展带来影响。因此研究商品房价格的影响因素，有助于科学的把握房地产市场的发展规律，对整个国民经济都具有很大的意义。 2：研究内容和方法 本文主要以上海为中国房地产市场的代表城市进行分析，通过对1999年至2007年的相关经济数据整理建立起多元线性回归模型。 从理论上来讲，房价的波动主要受宏观经济影响，包括地区生产总值，城镇人均可支配收入，建设成本，城市人口密度，货币政策，土地价格以及房地产开发投资额等指标。这里主要选取商品房平均售价作为因变量，城镇人均可支配收入，城市人口密度，以及房地产开发投资额作为自变量来进行分析，通过多元回归方法来了解商品房价格的影响因素 3：多元回归模型的建立及数据分析 3.1：多元线性回归模型的建立

数据来源：上海统计年鉴 国研网整理 设定三个自变量指标分别为：城镇人均可支配收入1x ，城市人口密度2x ，房地产开发投资额3x ，商品房平均售价y 作为因变量，并建立如下的多元线性回归模型： 其中0β，1β，2β，3β分别为未知参数， ε为剩余残差，与三个自变量无关。服从N(0, 2σ). 3.2：回归模型的检验 （一）模型拟合度检验 见下表二分析结果： 表二：模型拟合度检验 由上表可以看出，其R 值和R Square 值都很接近于1，所以其模型拟合度较好。 （二）方差分析显著性F 检验 见下表三方差分析表： 表三：方差分析表 由上表可以看到F 值为72.325，SIG 值为0.000，显然小于0.05，说明因变量分别与自变量存在真实的线性关系，显著性检验通过。 （三）变量显著性t 检验 见下表三相关系数表： 表四：Coefficients 表 由表知，只有城镇人均可支配收入的SIG 值小于0.05，但是其VIF 值却大于10，另外发现城市人口密度以及房地产开发投资额和商品房均价呈负相关，显然在经济实际上不合理。综合判断，自变量间存在多重共线性。通过相关性检验观察变量间的的相关系数均很接近于1（见下表五），说明确实存在较强的共线性。 表五：变量间的相关系数 3.3：多重共线性问题的解决以及回归模型修正 多重共线性的解决一般可以从数据处理和统计方法这两方面入手。 数据处理方面可以通过增加样本量来解决，但是由于房地产市场从90年代末才逐步发展，相关统计数据有限。所以我们通过采用逐步回归（stepwise ）统计方法来对回归进行修正。 通过逐步回归后发现，只有城镇人均可支配收入与商品房销售均价表现了良好的正相关性，并且通过了相关的检验。分别如下表所示：综合SIG 值，F 值，VIF 值都符合检验通过的标准。 表六 方差分析 表七 t 检验 但是从经济意义上来看，房价与房地产开发投资额应该会呈一定的正相关关系，只是由于样本数据太少，或者相关政策的不稳定性导致其检验不显著。而城市人口密度的不显著反而可以理解。因为上海随着其的经济发展，确实会吸引很多外