实用回归分析论文
研究课题原材料对混凝土裂缝的影响分析
概述：通过对多元回归分析原理及模型介绍, 结合三峡工程大坝混凝土试验实测数据, 运用统计分析程序SPSS 对影响混凝土抗裂性能指标的五大因素进行了多元线性回归分析, 得到了各因素之间
的相互关系及各因素对抗裂指标的影响权重。
变量选取：根据三峡工程大坝混凝土的部分试验实测数据(详见表1 ) , 建立数据文件。选取其中极限拉伸值y为预报量, 用水量x 1、粉煤灰掺量x 2、减水剂掺量x 3、引气剂掺量x 4、水胶比x 5、5 项指标作为预报因子。为了探寻各预报因子之间的相互关系及对于预报量贡献值的大小, 采用多元全回归法对预报量y 与预报因子x i 之
间的关系进行了回归分析。
表1 回归分析变量表
线性逐步回归分析结果
一、表2 给出了自变量进入模型的方式, 5 个自变量用水量x 1、粉煤灰掺x 2、
减水剂掺量x 3、引气剂掺量x 4、水灰比x 5 强制纳入回归模型。
R2= 0. 915 及校正的可决系数Radj= 0. 844, 说明因变量极限拉伸值y 与所选五个自变量之间存在较为密切线
表3 模型综合表
三、表4 是方差分析表, 也即模型中所有自变量的回归系数等于零的F 检验结果。回归平方和SRR=1 330. 956, 残差平方和SSE= 123. 961, 总偏差平方和SST= 1 454. 917, 对应的自由度分别为5, 6, 11, 回归均方差MSR= 266. 191, 残差均方MSE = 20. 660, 回归方程的显著性检验统计量F = 12. 884, 检验P=0. 004< 0. 05, 说明至少有1 个自变量的回归系数0. 004< 0. 05, 说明至少有1 个自变量的回归系数不为零, 所建立的回归模型有统计学意义。
表4 方差分析表
四、表5 为系数分析表, 给出了回归模型中各项的偏回归系数和各自标准差, 以及对各参数是否等于零的t 检验结果。常数项回归系数( Constant ) 为93. 483, x1 的系数为2. 170, x 2 的系数为- 1. 525, x 3的系数为- 80. 062, x 4 的系数为2 756. 589, x 5 的系数为- 361. 278, 回归系数的标准差( Std. Error) 分别为268. 942、2. 072、1. 576、41. 555、4 406. 136、112. 214, x 1、x 2、
x 3、x 4 及x 5 标准化回归系数Beta 分别为0. 215、- 3. 043、- 1. 233、1.
827、- 2. 802。t 值分别等于0. 348、1. 047、- 0. 968、- 1. 927、0. 626、- 3. 220, P 值分别为0. 740、0. 335、0. 371、0. 102、0. 555、0. 018。按a= 0. 05 显著性水平, 分析认为除了自变量x 5 以外, 自变量x 1、x 2、x 3、x 4 均与因变量不存在较为显著的线性
表5系数分析表
五、表6 为共线性诊断表。变异构成即回归模型中各项( 包括常数项) 的变异被各主成分所能解释的比例, 换句话说, 即各主成分对模型中各项的贡献。如果某个主成分对两个或多个自变量的贡献均较大( 如大于0. 5) , 说明这几个自变量间存在一定程度的共线性。由表可见, 第4 主成分的x 3 与x 5 , 第5 主成分的x 2 与x 4 均存在较为严重的共线性问题。
六、根据回归系数分析表, 用全回归法最后得到的
多元回归方程式为:
y= 2. 170x 1- 1.525x 2- 80.062x 3+ 2 756. 589x 4
- 361. 278x 5+ 93. 483 ( 3)
模型的回归系数为R = 0. 956
结论1) 混凝土原材料的选择与用量与其抗裂性能指标之间存在较为显著的线性回归关系。但从多元回归分析的结果来看, 原材料各因素之间存在较为强烈的共线性问题, 如例中的减水剂x 3 与水灰比x 5、粉煤灰x 2 与引气剂x 4 , 这说明原材料各因素之间也不是完全相互独立的, 存在相互影响、相互制约的关系, 在混凝土配合比设计中应充分考虑到这些相关联的影响因子。
2) 由于标准化偏回归系数比较可靠的反应了自变量( x 1 , x 2 , , xp) 对因变量y 的贡献大小, 结合例中数据( 标准化回归系数Beta 依次为0. 215、- 3. 043、- 1. 233、1. 827、-2. 802) , 容易得出原材料各因素对混凝土抗裂性能指标的影响权重, 即粉煤灰掺量>水胶比>引气剂掺量>减水剂掺量>用水量。
统计二班
张孟雷 20100598
毕业生就业数据分析系统开发毕业设计
毕业生就业数据分析系统开发
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本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和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日
数据分析论文
成绩评定表 课程设计任务书
摘要 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化，在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。 另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售生产较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生活消费等问题都有重要的应用价值。spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国人民币及其影响因素的相关分析以便能够更好地了解我国的汇率的情况。 关键词：spss;汇率;影响因素;回归
目录 1问题分析 (1) 2数据来源 (1) 3数据定义 (2) 4数据输入 (2) 5变量的标准化处理 (2) 5.1描述性分析选入变量及参数设置 (2) 5.2描述性分析 (2) 5.3描述性分析结果输出 (2) 6.1描述性分析选入变量及参数设置 (3) 6.2线性回归分析 (4) 7进一步的分析和应用 (11) 总结 (14) 参考文献 (14)
汇率影响因素分析 1问题分析 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各种因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化。 在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售产生较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生产消费等问题都有重要的应用价值。 2数据来源 所用数据参考自“人民币汇率研究”（陈瑨，CENET网刊，2005）、“汇率决定模型与中国汇率总分析”（孙煜，复旦大学<经济学人>，2004）和“人民币汇率的影响因素与走势分析”（徐晨，对外经济贸易大学硕士论文，2002），其中通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率和汇率4个指标的数据来自于<中国统计年鉴>（2001，中国统计出版社）；2000年的部分数据来自于国家统计局官方网站。
论文的数据分析
论文的数据分析 大家现在都要写论文的数据分析了……很多同学都一点不会……所以把我知道的跟大家分享一下……下面以PASW18.0为例，也就是SPSS18.0…………什么？不是18.0，好吧……差不多的，凑合着看吧……要不去装个……= =……下面图片看不清的请右键查看图片…… 首先，要把问卷中的答案都输进SPSS中，强烈建议直接在SPSS中输入，不要在EXCEL中输入，再导入SPSS，这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图 所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认……除了值…… 讲讲值的设定…… 点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图
如果是五点维度的量表，那么就是 记住，每一题都是一个变量，可以取名Q1，Q2……设定好所有问卷上有的变量之后，就可以到数据视图中输入数据啦……如下图
都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度，那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下…… 转换——计算变量
点确定，就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度，那么就要计算3个维度，外加满意度这个总维度，满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦…… 1.描述性统计 将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定……
如果你要统计男女的人数比例，各个学历或者各个年级的比例，就要用描述统计中的频率……如果要统计男女中的年级分布，比如大一男的有几个，大二女的有几个，就用交叉表……不细说了……地球人都懂的………… 2.差异性分析 差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响，男女是否有差异，年级是否有差异，不做的就跳过…… 对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOVA分析，下面以T检验为例……
1应用回归分析论文之欧阳光明创编
JISHOU UNIVERSITY 欧阳光明（2021.03.07） 本科生课程论文 题目：粮食总产量的影响因素分析课程名 称：应用回归分析 所属学 院： 专业年 级： 学生姓 名：学号： 完成时 间：2015 年12月23日
目录 摘要： ----------------------------------------------- 1关键词： -------------------------------------------- 1 一、引言 --------------------------------------------- 1 二、模型设定及数据准备 ----------------------------- 1 三、回归模型建立 ------------------------------------ 2 1.模型设定---------------------------------------- 2 2、估计参数--------------------------------------- 3 四、模型检验 ----------------------------------------- 4 1、经济意义检验--------------------------------- 4 2、统计检验--------------------------------------- 4 3、回归模型检验----------------------------------- 4 （1）多重共线性检验---------------------------- 4 （2）逐步回归5 （3）异方差检验------------------------------- 7 （4）自相关检验------------------------------- 8 五、模型的确定 --------------------------------------- 9 六、结论 --------------------------------------------- 9参考文献9 附录 ------------------------------------------------ 10
应用回归分析电子教案
应用回归分析论文
贵州民族大学 实用回归分析论文 (GuizhouMinzu University) 论文题目：影响谷物的因素分析 年级：2014级 班级：应用统计班 小组成员： 姓名：黄邦秀学号：201410100318 序号：4 姓名：王远学号：201410100314 序号：26 姓名：陈江倩学号：201410100326 序号：11 姓名：吴堂礼学号： 时间：2016.12.06
目录 摘要：在实际问题的研究中，经常需要研究某一些现象与影响它的某一最主要因素的关系，如影响谷物产量的因素非常多。本文采用多元线性回归分析方法,以1994—2014年中国谷物产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国谷物生产的多种因素进行了分析。分析结果表明,近年来我国谷物生产主要受到单产提高缓慢、播种面积波动大、农业基础设施投入不足、自然灾害频繁等重要因素的影响。为提高谷物产量、促进谷物生产,首先应该提供一套促进谷物生产的政策措施,提高谷物种植效益,增加谷物收入是根本。在这个前提下,才有可能提高单产、稳定面积、加强基础设施建设、提高抗灾能力,增强我国谷物生产能力和生产稳定性。 (4) 关键词：谷物产量影响因素多元线性回归分析 (4) 一、问题的提出 (5) 二、多元线性回归模型的基假设 (5) 三、收集整理统计数据 (6) 3.1数据的收集 (6) 3.2确定理论回归模型的数学形式 (7) 四、模型参数的估计、模型的检验与修改 (8) 4.1 SPSS软件运用 (8) 4.2 用SPSS软件，得到相关系数矩阵表 (10) 4.3 回归方程的显著性检验 (11) 4.4利用逐步回归法进行修正 (12) 4.5 DW检验法 (13) 五、结果分析 (14) 六、建议 (14) 七、参考文献 (15)
数理统计结课论文
数理统计中回归分析的探究与应用
回归分析问题探究 摘要 本文主要针对数理统计中的回归分析问题，通过对一元线性回归、多元线性回归以及非线性回归原理的探究，分别运用了SPSS和MATLAB软件进行实例分析以及进一步的学习。 首先，通过变量之间关系的概念诠释引出回归函数；其次，针 对回归函数，分别对一元线性回归原理上的学习，了解并会运用这三种线性回归模型、参数估计和回归系数的显著性检验来处理和解决实际的一元线性回归问题；接着，对多元线性回归和非线性回归进行学习，掌握它们与一元线性回归在理论和实践的联系与区别；然后，通过实际问题运用SPSS进行简单的分析，熟悉SPSS软件的使用步骤和分析方法，能够运用SPSS进行简单的数理分析；最后，用MATLAB编程来处理线性回归问题，通过多种方法进行比较，进行线性回归拟合计算并输出Logistic模型拟合曲线。 关键词：回归分析；一元线性回归；多元线性回归；非线性回归；SPSS；MATLAB
一、回归概念 一般来说，变量之间的关系大致可以分为两类：一类是确定性的，即变量之间的关系可以用函数的关系来表达；另一类是非确定性的，这种不确定的关系成为相关关系。相关关系是多种多样的，回归分析就是研究相关关系的数理统计方法。它从统计数据出发，提供建立变量之间相关关系的近似数学表达式——经验公式的方法，给出相关行的检验规则，并运用经验公式达到预测与控制的目的。 如随机变量Y与变量x（可能是多维变量）之间的关系，当自变量x确定后，因变量Y 的值并不跟着确定，而是按照一定的停机规律（随机变量Y的分布）取值。这是我们将它们之间的关系表示为 其中是一个确定的函数，称之为回归函数，为随机项，且。回归分析 的任务之一就是确定回归函数。当是一元线性函数形时，称之为一元线性回归；当 是多元线性函数形时，称之为多元线性回归；当是非线性函数形时，称之为非线性回归。 二、回归分析 2.1 一元线性回归分析 2.1.1 一元线性回归模型 设随机变量Y与x之间存在着某种相关关系，这里x是可以控制或可以精确测量的普通变量。对于取定的一组不完全相同的值做独立实验得到n对观察值 一般地，假定x与Y之间存在的相关关系可以表示为 ， 其中为随机误差且，未知，a和b都是未知参数。这个数学模型成为医院 线性回归模型，称为回归方程，它所代表的直线称为回归直线，称b为回归系数。 对于一元线性回归模型，显然有。
多元线性回归预测模型论文
多元线性回归统计预测模型 摘要:本文以多元统计分析为理论基础，在对数据进行统计分析的基础上建立多元线性回归模型并对未知量作出预测,为相关决策提供依据和参考。重点介绍了模型中参数的估计和自变量的优化选择及简单应用举例。 关键词：统计学;线性回归;预测模型 一．引言 多元线性回归统计预测模型是以统计学为理论基础建立数学模型，研究一个随机变量Ｙ与两个或两个以上一般变量X 1,X ２，…,Xp 之间相依关系,利用现有数据,统计并分析，研究问题的变化规律，建立多元线性回归的统计预测模型,来预测未来的变化情况。它不仅能解决一些随机的数学问题,而且还可以通过建立适当的随机模型进而解决一些确定的数学问题,为相关决策提供依据和参考。 目前统计学与其他学科的相互渗透为统计学的应用开辟新的领域。并被广泛的应用在各门学科上,从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工业、农业、商业及政府部门。而多元线性回归是多元统计分析中的一个重要方法,被应用于众多自然科学领域的研究中。多元线性回归分析作为一种较为科学的方法,可以在获得影响因素的前提下，将定性问题定量化，确定各因素对主体问题的具体影响程度。 二.多元线性回归的基本理论 多元线性回归是多元统计分析中的一个重要方法，被广泛应用于众多自然科学领域的研究中。多元线性回归分析的基本任务包括:根据因变量与多个自变量的实际观测值建立因变量对多个自变量的多元线性回归方程；检验、分析各个自变量对因自变量的综合线性影响的显著性；检验、分析各个自变量对因变量的单纯线性影响的显著性，选择仅对因变量有显著线性影响的自变量，建立最优多元线性回归方程;评定各个自变量对因变量影响的相对重要性以及测定最优多元线性回归方程的偏离度等。由于多数的多元非线性回归问题都可以化为多元线性回归问题,所以这里仅讨论多元线性回归。许多非线性回归和多项式回归都可以化为多元线性回归来解决,因而多元线性回归分析有着广泛的应用。 2.1 多元线性回归模型的一般形式 设随机变量y 与一般变量12,, ,p x x x 线性回归模型为 01122...p p y x x x ββββε=+++++ （2.1） 模型中Ｙ为被解释变量(因变量）,而12,,,p x x x 是p 个可以精确测量并可控制的一般变 量，称为解释变量（自变量）。p ＝1时，(２.1)式即为一元线性回归模型，p 大于2时，(2.1)
本科毕业论文中使用spss进行分析的步骤说明
首先你需要掌握两方面的知识，即数据分析和问卷设计，我们分别来说下， 1数据分析 想要快速入门数据分析，掌握数据分析的思维是重点中的重点。 你可以不明白方法原理、可以不清楚分析过程甚至看不懂分析结果也不要紧，只要能按照下面的步骤树立数据分析的思维意识，就可以快速入门数据分析，将学到的知识转化为能力。 第一步：数据类型的识别 数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。不同学科，不同课程，不同领域时，对于数据类型的定义基本一样，但称呼并不完全一样。首先介绍下SPSSAU里面的数据类型，共两类，分别是定类和定量数据。
特征1特征2举例 定类数字代表类别可以计算百分数性别、是否吸烟 定量数字大小有对比意义可以计算平均值身高、体重 ?定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据?定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女 每个方法都对应着特定的数据类型，只有理解了数据类型，才能快速找到最合适的分析方法。
第二步：数据间的几类关系情况 差异关系：通常是研究不同类别的差异性，提到了不同类别，那就涉及到定性数据，差异关系可以包括定性和定量数据的差异性，定性和定性数据的差异性。自然地也就对应到几类研究方法中。 相关关系：比如越如何越如何之类的关系。包括相关关系，还有影响关系等。X对于Y 的影响关系情况如何等，此时影响关系又拆分出几种分析算法。 其它关系：比如数据的浓缩，聚类等 在进行数据研究时，首先需要想到的是“我想做什么？“，来回就只有三种关系，那么这种关系有着明显的区分性，对应确认关系情况，加上数据类型的判断，对应就会找出合理的数据研究方法。
应用统计学结课论文
《应用统计学》结课论文——浅析人口自然增长率与经济发展的关系 系别：工程管理 专业：工程管理 班级：B110804班 姓名： 学号：
浅析人口自然增长率与经济发展的关系 工程管理 B110804班 摘要：十八届三中全会为解决中国老龄化问题，使中国人口稳定分布出台了“单独二胎”政策。早在上个世纪70年代为控制人口增长我国开展了计划生育政策使当时的人口增长率迅速降下降，接近世代更替水平。此后，人口自然增长率很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系，与经济生活息息相关。本文从经济方面出发，研究国民收入和人均JDP对人口自然增长率的影响，运用回归方程更加形象具体的展现经济水平对人口的影响。 关键字：人口自然增长率；国民收入；人均JDP；回归方程； 引言： 影响中国人口自然增长率的因素有很多，但据主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。（5）男女性别比例，现有的男女性别比例可能会影响下一代的人口增长率。 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国民收入”和“人均GDP”作为经济整体增长的代表，暂不考虑文化程度、人口分布还有男女比例的影响。 一、模型设定 1、理论分析 人口增长与经济发展的关系问题是一个长期以来一直困扰人类和社会发展的问题，只是不同时期问题的侧重点不同而已。有些理论强调人口增长对经济发展的消极影响，有些则强调积极影响。 对于人口增长与经济发展的关系问题的讨论最有影响的文献当推马尔萨斯在1798年发表的《人口论》。马尔萨斯的先验假设是，粮食生产充其量以算术级数增长，而人口（如果没有其他因素的制约）将以几何级数增长，其结果是产生大量的“过剩人口”。这种过剩人口只能以饥荒、瘟疫、战争等消极手段或独身、节欲等积极手段来消除。马尔萨斯的人口论隐含：1）人口增长受到粮食供应或土地等自然资源的约束，当因人口增长过快造成失衡
模拟建模论文(应用回归分析)spss
楚雄师范学院 2012年数学建摸模拟论文 题目应用回归分析 姓名韩金伟 系（院）数学系09级01班 专业数学与应用数学 2012 年8月22 日
题目：应用回归分析 摘要：随着社会经济的不断发展，科学技术的不断进步，统计方法越来越成为人们必不 可少的工具和手段。应用回归分析是其中的一个重要分支，数据处理，数据检验，模型的建立和检验都是回归分析不可缺少的部分。针对多组数据的多个变量样本，我们通常都会对它建立回归模型，在此建模过程中我们就要对给定的数据做合理化检验分析，找出数据的规律，再对数据进行分类建模。当然，因为各变量之间或多或少都会存在强影响的变量，所以通常都要做剔除性检验和重新建模，最后建立出一个合理化的模型。 关键词：回归分析相关性自相关残差异常点正态性杠杆值
一、问题重述 （10.1 附录一）中给定了一些关于自变量654321,,,,,x x x x x x 与因变量y 的一些数据，请按所给的要求对给定的数据进行分析： 要求：1.检测强影响点,并求出杠杆值. 2.正态性检验. 3.相关性检验. 4.自变量的多重共线性检测,若有多重共线性,试消除,再建模. 5.残差的自相关性分析,模型的合理性分析. 6.预测T X )225,7,13,50,82,81,470(0=时Y 的预测值. 二、问题分析 本题是要针对一组数据做合理化的线性分析，先后要求对数据做了异常值的检验和剔除，各变量的正态性检验，在从相关性的角度对各变量做相关性检验，得出数据是否适合做多元线性规划模型。为了使建立的模型具有很好的拟合效果和实际意义，又要求对各变量做相关性检验的同时进而做多重共线性的诊断，从中发现自变量之间是否存在着多重共线性。在有多重共线性的情况下，为了消除多重共线性的影响，我们又要做剔除不合理的变量再做回归模型。当然在做好的模型中，我们又要剔除不能通过t 检验的变量，最后建立没有强多重共线性，没有异常点且通过了F 检验，t 检验的合理化模型，再对给定的数据做出预测。 三、模型假设 假设y 为因变量，654321,,,,,x x x x x x 为自变量，y 因变量y ，X1 自变量x1，X2 自变量x2，X3 自变量x3，X4 自变量x4，X5 自变量x5，X6 自变量x6，i e 第i 个值的残差， i SER 第i 个值的学生化残差，) (i e 第i 个值的删除残差，)(i SRE 第i 个值的删除学生化残 差，) (i ch 第i 个值的杠杆值，h c 平均杠杆值。 四、符号说明 符号 意义 符号 意义 id 序列号 i cook 第i 个值的库克距离 y 因变量y i Mahar 第i 个值的马氏距离 X1 自变量x1 i k 条件数 X2 自变量x2 X 矩阵 X3 自变量x3 i β 系数 X4 自变量x4 VIF 方差扩大因子 X5 自变量x5 DW DW 检验 X6 自变量x6 i k 条件索引 i e 第i 个值的残差 F F 检验
智能数据分析在企业中的应用研究-毕业论文范本
浙江工业大学成人教育学院毕业设计（论文） 学生姓名：学号： 专业： 设计（论文）题目： 指导教师： XXXX年XX月XX日
智能数据分析在企业中的 应用研究 姓名： 班级： 指导教师： 随着各种信息化建设的不断发展，海量数据的处理以及如何实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化，成为当前企业面临的巨大的课题，因此智能数据分析系统正应运而生。本论文主要就智能数据分析的内涵、产生必然性、相关应用等进行阐述，并且着重分析了在现阶段智能数据分析在我国的现状，同时提出了符合我国国情的建议。 关键词智能数据分析企业应用大数据企业分析决策
目录 1 引言 (5) 1.1 本文研究背景 (5) 1.2 智能数据分析发展历程 (5) 1.3 智能数据分析意义及产生的必然性 (6) 2 智能数据分析的概述 (7) 2.1 智能数据分析的含义 (7) 2.2 智能数据分析的主要技术 (8) 2.2.1 数据仓库 (8) 2.2.2 联机分析处理(OLAP) (8) 2.2.3 数据挖掘(DM) (9) 2.2.4 数据可视化技术 (9) 2.3 智能数据分析适用行业分析 (9) 2.4 智能数据分析（BI）与CRM和ERP的联系 (10) 3 智能数据分析在企业职能中的应用 (11) 3.1 供应流程分析 (11) 3.2 经营分析 (11) 3.3 决策支持 (12) 3.4 绩效管理 (12) 4 我国智能数据分析现状及存在的问题 (13) 4.1 我国智能数据分析现状 (13) 4.1.1 我国智能数据分析总体状况 (13) 4.1.2 我国制造业中智能数据分析应用现状 (13) 4.2 我国智能数据分析存在的问题及原因分析 (15) 4.2.1 BI市场混乱，建立良好销售渠道较难 (15) 4.2.2 产品实施与服务的问题 (15) 4.2.3 缺乏BI规范 (15) 4.2.4 采用BI分析系统的积极性较低 (16) 4.2.5 缺乏专业BI人才 (16)
线性回归模型的研究毕业论文
线性回归模型的研究毕业论文 1 引言 回归分析最早是由19世纪末期高尔顿（Sir Francis Galton）发展的。1855年，他发表了一篇文章名为“遗传的身高向平均数方向的回归”，分析父母与其孩子之间身高的关系，发现父母的身高越高或的其孩子也越高，反之则越矮。他把儿子跟父母身高这种现象拟合成一种线性关系。但是他还发现了个有趣的现象，高个子的人生出来的儿子往往比他父亲矮一点更趋向于平均身高，矮个子的人生出来的儿子通常比他父亲高一点也趋向于平均身高。高尔顿选用“回归”一词，把这一现象叫做“向平均数方向的回归”。于是“线形回归”的术语被沿用下来了。 回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。按照参数估计方法可以分为主成分回归、偏最小二乘回归、和岭回归。 一般采用线性回归分析，由自变量和规定因变量来确定变量之间的因果关系，从而建立线性回归模型。模型的各个参数可以根据实测数据解。接着评价回归模型能否够很好的拟合实际数据；如果不能够很好的拟合，则重新拟合；如果能很好的拟合，就可以根据自变量进行下一步推测。 回归分析是重要的统计推断方法。在实际应用中，医学、农业、生物、林业、金融、管理、经济、社会等诸多方面随着科学的发展都需要运用到这个方法。从而推动了回归分析的快速发展。 2 回归分析的概述 2.1 回归分析的定义 回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 2.2 回归分析的主要容
应用回归课程论文
四川理工学院 《应用回归分析课程设计》报告 题目: 中国地方财政教育支出的影响因素分析 学生：雷鹏程何君李西京 曾学成白俊明 专业：统计学 指导教师：张海燕 四川理工学院理学院 二零一四年十二月
摘要 本文主要研究中国地方财政教育支出主要的影响因素，针对影响地方财政教育支出的主要因素进行了分析。选取了5个影响指标作为方程的初始自变量，建立起了影响地方财政教育支出的线性回归模型，利用SPSS软件对地方财政教育支出进行初步线性回归分析，以及利用逐步回归方法解决了自变量之间的多重共线性，并对模型的异方差进行了检验和自相关性的检验，进而得到修正后的回归模型，并对回归模型进行了分析，得到方程效果良好的结论，指出模型的应用价值。在此基础上同时给出相应的政策与建议。 关键字：多元线性回归、逐步回归、自相关。
一、问题提出 改革开放以来，随着经济的快速增长，中国各级政府对教育的投入不断增加。2012年中央和地方公共财政预算、政府性基金预算用于教育的预算支出21994亿元，达到了占国内生产总值4%的目标。据财政部公布的数据，2011年，全国中央和地方财政的教育支出16497亿元，占全部财政支出的15.1%，其中，中央财政教育支出999亿元，地方财政支出15498亿元。在全国中央和地方财政的教育支出中，地方财政的教育支出约占94%，地方财政支出是财政教育经费的主要来源。然而，由于各地区社会经济发展差异较大，各地区财政的教育支出水平也差异明显。2011年人均地方财政教育支出最低的湖南仅为819.99元，北京是湖南的3.14倍。为了研究影响中国地方财政教育支出差异的主要原因，分析地方财政教育支出增长的数量规律，预测中国地方财政教育支出的增长趋势，需要建立起经济回归模型，。 二、模型设定 为了全面反映中国地方财政教育经费支出的差异，选择地方财政教育支出为被解释变量。根据对影响中国地方财政教育支出主要因素的分析，选择“地区生产总值”作为地区经济规模的代表；各地区居民对教育模式的需求，选择各地区“年末人口数量”作为代表。选择“居民平均每人教育现金消费”代表居民对教育质量的需求；选择居民教育消费价格指数作为价格变动影响的因素，地方政府教育投入的能力与意愿难以直接量化，选择“教育支出在地方支出中的比重”作为其代表。以国家统计局已经公布的2011年31个省份的数据为样本从《中国统计年鉴2012》可以收集到数据。 三、模型建立与求解 鉴于数据的可获性以及影响的重要性，对于地方财政教育支出的主要影响因素我们主要选取了以下五个影响因素：地区生产总值、年末人口数、居民平均每人教育现金消费、CPI(居民消费价格指数)、教育支出在地方财政支出中的比重。我们的数据来源于国家统计公布的2011年31个省份为数据样本参考附录表[1]，经过对这31个省份的经济数据进行分析，设定“地区生产总值”为1x ，年末人口数为2x ，居民平均每人教育现金消费为3x ，CPI 为4x ，教育支出在地方财政支出中的比重为5x ，作为自变量；地方财政教育支出设为y ，作为因变量。根据
关于大数据分析结课论文
大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述
1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。
毕业论文文献综述基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用 之文献综述
基于SPSS的多元回归分析模型选取的应用文献综述 重庆工商大学统计学 2010级统计2班殷婷 引言 随着社会的发展，统计的运用范围越来越广泛，统计学作为高等院校经济类专业和工商管理类专业的核心课程，不管是在经济管理领域，或是在军事、医学等领域的研究中对于数量分析与统计分析都需要更高的要求,需要用到的数学知识较多，应用方面的灵活性也较强，计算量大且复杂.然而科学研究的深入，研究的对象也日益变得复杂，复杂系统的研究问题更是成为当今研究的热点. 为了更好的描述一个复杂的现象，就需要大量的数据和信息，如何高效、准确地利用已知的信息便成为当今社会研究的一项重要课题. 基于以上背景，本文通过总结和吸取其他国内外学者对统计学研究的，并结合我国的实际情况，本文采用了案例一对于网络购物这块的的研究，通过对2005年到2012年的居民消费水平，以及我国网络普及度，我国人人均纯收入以及我国的居民消费水平对淘宝网的未来发展趋势进行非线性回归模型的研究以及案例二对于我国财政收入的进行变量选取研究，通过对1992年到2012年的人均国内生产总值，城镇居民家庭人均可支配收入，全社会固定投资，进出口总额，居民消费价格水平对我国财政收入的影响进行定量数据的研究. 通过对数据的选取，回归模型的确定以及软件的操作方法来告知读者如何在SPSS的操作中变量选取的原则、要求和方法. 一、研究现状 在科学技术飞速发展的今天，统计学通过不断吸收和融合相关学科的新理论，开发应用新技术和新方法，拓展新的领域的同时不断深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法. 在我国，社会主义市场经济体制的逐步建立，实践发展的需要对统计学提出了新的更多、更高的要求. 随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘. 从20世纪60年代开始，关于回归自变量的选择成为统计学中研究的热点问题，统计学家提出了许多回归选元的准则，并提出了许多行之有效的选元方法. 在应用回归分析去处理实际问题时，回归自变量选择是首先要解决的重要问题. 通常在做回归分析时，人们根据所研究问题的目的，结合经济理论罗列出对因变量可能有影响的
数据展现与分析平台建设方案--大学毕业设计论文
数据展现与分析平台建设方案 XXX有限公司
目录 1工商信息共享平台的重要性 (1) 2数据分析与展现总体目标 (1) 3数据展现平台系统部署要求 (2) 4数据源分析 (2) 5数据展现方法 (3) 5.1展现原则 (3) 5.2展现维度 (3) 5.3展现指标 (3) 6数据模型展现方案 (5) 6.1烟草行业分析模型 (5) 6.1.1品牌分析模型 (5) 6.1.1.1单品牌进销存分析模型 (5) 6.1.1.2商品群进销存分析模型 (6) 6.1.1.3品牌结构分析模型 (7) 6.1.1.4品牌二八分析模型 (8) 6.1.1.5品牌销售异常分析模型 (9) 6.1.1.6品牌成长分析模型 (9) 6.1.1.7单品销售日分析模型 (10) 6.1.1.8产品宽度分析模型 (11) 6.1.1.9品牌贡献度分析模型 (12) 6.1.1.10品牌波士顿矩阵分析模型 (13) 6.1.2库存及配送分析模型 (14) 6.1.2.1库销比分析模型 (14) 6.1.2.2节假日库销比分析模型 (14)
6.1.2.4品牌补货预测模型 (15) 6.1.2.5采购分析模型 (16) 6.1.2.6库存ABC模型 (16) 6.1.2.7库存周转分析模型 (17) 6.1.2.8配送分析模型 (18) 6.1.2.9库存结构分析模型 (18) 6.1.2.10购进分析模型 (19) 6.1.2.11库销预测分析模型 (20) 6.1.3销售分析模型 (20) 6.1.3.1销售计划分析模型 (21) 6.1.3.2销售趋势分析模型 (21) 6.1.3.3销售结构分析模型 (22) 6.1.3.4价格分析模型 (22) 6.1.3.5销售排名分析模型 (23) 6.1.3.6区域经营分析模型 (24) 6.1.4市场营销及市场投放分析模型 (25) 6.1.4.1市场需求总量分析模型 (25) 6.1.4.2品种投放分析模型 (25)
应用回归分析论文
浙江财经学院东方学院《应用回归分析》课程论文 论文题目：我国民航客运量的因素分析 学生姓名徐妙学期 2012-2013学年第一学期分院信息专业统计学 班级10统计1班学号 1020430112 教师彭武珍成绩 2013年 1 月 1 日
我国民航客运量的因素分析 摘要：随着人们生活水平的提高，对交通工具的选择也逐渐发生变化。从最开始单调的汽车、轮船，到现在的动车、火车、飞机、地铁，存在多种选择，在与家人出门游玩时也更加方便。在此主要研究民航的客运量，从过去到现在他的发展趋势如何，主要存在哪些客观因素对他造成影响，今后的预测走势又如何等一系列问题将一一分析。其中所用数据均来自《中华人民共和国统计年鉴》，所做的检验结果均由统计软件spss17.0提供。 关键字：回归、相关性、显著性、检验。
1引言 伴随着经济的发展，人们的生活水平也随之增加了，同时带来了消费水平和消费观念的改变；与此同时也促进了经济的增加。为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因，我们以民航客运量作为因变量y ，以国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数为影响民航客运量的主要因素。y 表示民航客运量（万人），x1表示国民收入（亿元），x2表示消费额（亿元），x3表示民航航线里程（万公里），x4来华旅游入境人数（万人）。我们可以对此作一些猜测：我国民航客运量可能随着国民收入的增加而增加，随着铁路客运量的增加而减少，随着民航航线里程的增加而增加，随着来华旅游入境人数的增加而增加。根据《中华人民共和国年鉴》获得1978—2005年的统计数据（见附录）。 利用spss17.0软件通过建立回归模型分析我国民航客运量主要受到哪些因素的影响，通过回归模型的建立反映我国经济水平发生的变化。 2预备知识 2.1多元线性回归模型 2.1.1多元线性回归模型的一般形式 设随机变量y 与一般变量 p x x x ,...,,21的线性回归模型为 εββββ+++++=p p x x x y ...22110，其中：p 为解释变量的数目， 0β为回归常数， p ββ...,1称为回归系数，ε是随机误差。 2.2多元线性回归参数的估计 2.2.1回归参数的普通最小二乘估计 所谓最小二乘法，就是寻找参数p βββ,...,,10的估计值p βββ?,....,?,?10，使离差平方和()(2110110)....,...,,ip p i n i i p x x y Q ββββββ----=∑=达到极小。
线性回归模型的研究毕业论文
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此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和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据 库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：