1应用回归分析论文之欧阳光明创编
【精品】应用回归分析
【精品】应用回归分析
应用回归分析是一种用于分析和模拟数据集的常用统计学方法，可以衡量多变量系统中不同因素之间的相互影响。
它可以用来预测一个变量（被称为因变量）随另一个变量（被称为自变量）的变化而变化的趋势，以及解释它们之间的关系。
这一分析方法是经过确定可靠模型参数和方程变量 belows，尝试估算出未知变量的一般性结论通过一系列斜率和零点的最佳估计。
回归分析可以应用于各种不同的研究领域，例如经济学、心理学和生物学等。
它可以帮助探究次级变量上，一种被检测变量与另一变量之间的关系。
例如，当在经济领域中检测收入水平和工作效率之间的关系时，可以使用回归分析来识别准确的结果。
回归分析模型的稳定性可以提高通过在可靠历史资料中执行校准和验证的形式。
为了识别不可信的因变量和自变量，并避免统计量的错误，确定准确的模型参数和方程变量是非常重要的。
回归分析的另一个重要优点是它能够更精确地检测事件之间的相关性，这一发现可以作为未来预测结果或决策步骤的重要参数。
它也可以加深理解相关事件之间的内在联系，并对其中一方发挥的作用有所了解。
最后，回归分析也可以用来学习敐据规模扩大和数据类型改变等参数之间的关系。
这种方法可以帮助研究者及时识别造成变量变化的内在机制，从而检测复杂事物的变化。
总而言之，应用回归分析是一个非常有用的研究工具，可以揭示不同变量之间的相互关系，并显示它们对假设结论的影响程度。
虽然这种方法需要仔细考虑变量的指定，正确的参数的估计和可靠的模型参数，但它也提供了研究者发现隐藏的模式所需的优势。
论文序号的结构层次顺序之欧阳光明创编
关于常用序号的几点说明（数字序号顺序）欧阳光明（2021.03.07）一.序号序号Sequence Number，有顺序的号码，如数字序号：1、2、3……，大写汉字也算数字序号，如：一、二、三……序号可以清晰的分清同一类事物，也可以用序号作文章的小标题。
我们在写文章，特别是在写论文中经常会用一些数字序号，正确地运用序号，能使我们的文章层次清楚，逻辑分明，便于读者阅读和引述；目前较多论文在序号的写法上存在着不少的误区，如：层次大小不分、中文数字与阿拉伯数字混用、前后序号形式不统一，等等。
用得不好，让人看着别扭，甚至会影响文章的质量，可见序号也是文章的一个重要组成部分，它的规范与否同样很重要。
在评选论文时，常常会为一些文章感到惋惜，内容、文字很精彩，可数字序号的运用不规范或者混乱，让人看着不舒服。
正文层次标题序号要注意大小分级，为此，我根据自己的使用习惯，并参考一些资料，在此谈谈有关数字序号的用法，对序号规范写法作一详细说明：二、序号的结构层次顺序（一）数字序号的级别顺序为：第一层为汉字数字加顿号，例如：“一、”“二、”“三、”；第二层为括号中包含汉字数字，例如：“（一）”“（二）”“（三）”；第三层为阿拉伯数字加下脚点，例如：“1. ”“2.”“3.”；第四层为括号中包含阿拉伯数字，例如：“（1）”“（2）”“（3）”；第五层为带圈的阿拉伯数字，例如：“①”“②”“③”或者“1）”“2）”“3）”；第六层为大写英文字母，例如：“A.”“B.”“C.”或者“（A）”“（B）”“（C）”；第七层为小写英文字母，例如：“a.”“b.”“c.”或者“（a)”“（b）”“（c)”；……数字序号级别一览表：（二）理科类论文的正文层次标题序号理科类论文的各层次标题还可用阿拉伯数字连续编码，不同层次的2个数字之间用下圆点(.)分隔开，末位数字后面不加点号。
如“1”，“1.2”，“1.2.1”等；各层次的标题序号均左顶格排写，最后一个序号之后空一个字距接排标题。
SPSS线性回归描述之欧阳与创编
SPSS 10.0高级教程十二：多元线性回归与曲线拟合，国内生物医药的突破之年。
不仅有干细胞发现的新突破，还有转基因作物政策的新举措。
回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。
在医学领域中，此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。
回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系。
§10.1Linear过程10.1.1 简单操作入门调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。
在多元线性回归分析中，用户还可根据需要，选用不同筛选自变量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。
例10.1：请分析在数据集Fat surfactant.sav中变量fat 对变量spovl的大小有无影响？显然，在这里spovl是连续性变量，而fat是分类变量，我们可用用单因素方差分析来解决这个问题。
但此处我们要采用和方差分析等价的分析方法回归分析来解决它。
回归分析和方差分析都可以被归入广义线性模型中，因此他们在模型的定义、计算方法等许多方面都非常近似，下面大家很快就会看到。
这里spovl是模型中的因变量，根据回归模型的要求，它必须是正态分布的变量才可以，我们可以用直方图来大致看一下，可以看到基本服从正态，因此不再检验其正态性，继续往下做。
10.1.1.1 界面详解在菜单中选择Regression==>liner，系统弹出线性回归对话框如下：除了大家熟悉的内容以外，里面还出现了一些特色菜，让我们来一一品尝。
【Dependent框】用于选入回归分析的应变量。
【Block按钮组】由Previous和Next两个按钮组成，用于将下面Independent框中选入的自变量分组。
由于多元回归分析中自变量的选入方式有前进、后退、逐步等方法，如果对不同的自变量选入的方法不同，则用该按钮组将自变量分组选入即可。
下面的例子会讲解其用法。
【Independent框】用于选入回归分析的自变量。
论文回归分析方法
论文回归分析方法回归分析是一种常用的统计分析方法，用于描述自变量和因变量之间的关系。
在回归分析中，通过建立回归方程来预测因变量的值。
在论文中使用回归分析方法可以有多种目的，包括：1. 描述变量之间的关系：回归分析可以帮助研究者了解自变量和因变量之间的线性关系。
通过分析回归方程的系数，可以判断不同自变量对因变量的影响程度。
2. 预测和预测精度评估：回归分析可以用于预测因变量的值。
通过建立回归方程，并输入自变量的值，可以估计因变量的值。
此外，还可以利用回归模型的拟合优度(R-squared)等指标评估预测模型的精度。
3. 因果关系检验：回归分析可以用来检验自变量和因变量之间的因果关系。
通过检验回归方程中系数的显著性，可以判断自变量对因变量的影响是否具有统计学意义。
4. 模型改进和变量选择：通过比较多个回归模型的性能，可以进行模型改进和变量选择。
可以添加或删除自变量，以提高模型的拟合优度和预测精度。
在进行回归分析时，需要注意以下几个方面：1. 数据的准备：确保数据的完整性和准确性。
需要对缺失值进行处理，并检验数据的正态分布性和变量间的相关性。
2. 模型的选择：根据具体研究目的选择适合的回归模型，包括线性回归、多元回归、非线性回归等。
还需要考虑是否需要进行变量的标准化或变换。
3. 系数解释：对于回归方程中的系数，需要解释其含义。
通过解释系数，可以判断自变量对因变量的影响方向和程度。
4. 模型的诊断：需要对回归模型进行诊断，检验残差的正态性和独立性。
还可以利用回归诊断图形和统计测试来检验模型的拟合优度和预测精度。
通过合理应用回归分析方法，可以充分利用数据，并进行科学而准确的统计分析，为论文提供有力的支持和证据。
用Excel做线性回归分析之欧阳音创编
用Excel进行一元线性回归分析Excel功能强大，利用它的分析工具和函数，可以进行各种试验数据的多元线性回归分析。
本文就从最简单的一元线性回归入手.在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。
很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。
它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。
我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。
文章使用的是2000版的软件,我在其中的一些步骤也添加了2007版的注解.1 利用Excel2000进行一元线性回归分析首先录入数据.以连续10年最大积雪深度和灌溉面积关系数据为例予以说明。
录入结果见下图（图1）。
图1第二步，作散点图如图2所示，选中数据（包括自变量和因变量），点击“图表向导”图标；或者在“插入”菜单中打开“图表（H）(excel2007)”。
图表向导的图标为。
选中数据后，数据变为蓝色（图2）。
图2点击“图表向导”以后，弹出如下对话框（图3）：图3在左边一栏中选中“XY散点图”，点击“完成”按钮，立即出现散点图的原始形式（图4）：图4第三步，回归观察散点图，判断点列分布是否具有线性趋势。
只有当数据具有线性分布特征时，才能采用线性回归分析方法。
从图中可以看出，本例数据具有线性分布趋势，可以进行线性回归。
回归的步骤如下：⑴首先，打开“工具”下拉菜单，可见数据分析选项（见图5）(2007为”数据”右端的”数据分析”)：图5用鼠标双击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（图6）：图6⑵然后，选择“回归”，确定，弹出如下选项表：图7进行如下选择：X 、Y 值的输入区域（B1:B11，C1:C11），标志，置信度（95%），新工作表组，残差，线性拟合图。
或者：X 、Y 值的输入区域（B2:B11，C2:C11），置信度（95%）， 新工作表组，残差，线性拟合图。
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： (3)关键词： (3)一、问题的提出 (4)二、多元线性回归模型的基假设 (4)三、收集整理统计数据 ............................................................................ 错误!未定义书签。
3.1数据的收集 ...................................................................................... 错误!未定义书签。
3.2确定理论回归模型的数学形式 (6)四、模型参数的估计、模型的检验与修改 (6)4.1 SPSS软件运用 (6)4.2 用SPSS软件，得到相关系数矩阵表 (8)4.3 回归方程的显著性检验 (9)4.4利用逐步回归法进行修正 (9)4.5 DW检验法 (11)五、结果分析 (11)六、建议 (12)七、参考文献 (12)影响谷物的因素分析摘要：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。
回归分析在公司财务分析与预测中的应用论文
回归分析在公司财务分析与预测中的应用论文回归分析在公司财务分析与预测中的应用摘要：公司财务分析与预测是评估公司经营状况和预测未来经营绩效的重要工具。
回归分析作为统计学中的一种重要方法，广泛应用于公司财务分析与预测中，能够帮助分析人员从大量的财务数据中找到关键的影响因素，并建立相应的预测模型。
本文将通过回顾过去二十年来相关研究的发展成果，从回归模型的建立、评估与解释以及模型在财务分析与预测中的应用等方面，详细探讨回归分析在公司财务分析与预测中的应用。
一、引言回归分析是一种用来研究两个或多个变量之间关系的方法，其主要目的是构建一个能够解释自变量和因变量之间关系的数学模型，并利用该模型进行预测。
在公司财务分析与预测中，回归分析被广泛应用于研究各种财务指标之间的关系，如财务报表数据与公司盈利能力、债务水平、市场价值等的关系。
通过回归分析，可以找到对公司经营绩效具有显著影响的因素，并建立相应的预测模型，从而为公司管理者提供科学的决策依据。
二、回归模型的建立回归模型的建立是回归分析的关键步骤之一。
在公司财务分析中，一般使用多元线性回归模型来探索财务指标之间的关系。
多元线性回归模型可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε其中，Y为因变量，X1、X2、...、Xn为自变量，β0、β1、β2、...、βn为模型的参数，ε为误差项。
模型参数的估计一般采用最小二乘法进行。
三、回归模型的评估与解释在建立回归模型后，需要对模型进行评估和解释。
常用的评估指标包括R方值、调整R方值、F统计量和回归系数的t统计量等。
R方值反映了回归模型对观测值的解释程度，其范围在0到1之间，值越接近1表示模型拟合得越好。
调整R方值除了考虑拟合度外，还考虑样本量和自变量的个数，能够较好地反映模型的预测能力。
F统计量用于检验回归模型的整体显著性，而各个回归系数的t统计量则用于检验相应自变量的显著性。
回归系数的解释是回归分析的另一个重要内容。
应用回归分析课程论文
逐步回归分析——中国房地产与宏观经济关键词：宏观经济指标；房地产；新增固定资产摘要：本文旨在通过数据初步说明中国的房地产行业是否对宏观经济产生影响。
通过对房地产指数、房地产开发新增固定资产和宏观经济的关系进行研究。
方法上采用逐步回归分析研究它们的相关性，最终确定中国房地产行业是否和宏观经济有着一定的相关性。
一、引言房地产是指土地、建筑物及固着在土地、建筑物上不可分离的部分及其附带的各种权益。
它的特点是位置的固定性和不可移动性；三种存在形态是土地、建筑物、房地合一。
随着个人财产所有权的发展，房地产已经成为商业交易的主要组成部分同时房地产行业上涨非常迅猛，购买房地产成为了一种重要的投资方式。
从宏观经济的角度看，房地产需求是社会对房地产市场的总需求，而在某一时期内全社会或某一地区内房地产需求总量。
那么中国房地产行业能否对宏观经济产生影响？下面我们对相关数据做一些分析研究。
二、数据分析1、数据从国家统计局和搜狐网站搜集月度本年房地产开发新增固定资产统计和房地产指数，对数据进行处理。
最终我选取了从2003年3月到2007年12月共计53个月份的房地产指数、房地产发展情况统计指标和11个反映宏观经济的统计指标的数据。
2、回归分析（1）多元回归分析对整理的数据通过SPSS进行回归分析，结果如表：使用95%置信区间做检验，显著性水平sig均大于0.05拒绝原假设，显著性效果不明显。
各回归系数都未通过T检验。
房地产平均收盘价格与同期的宏观经济变量之间不存在相关性。
（2）逐步回归分析对样本进行逐步回归分析，剔除回归效果不显著的自变量，进一步考虑回归相关性。
得出结果如下表。
R=-15301.755+2588.602F11+20807.199F8-10854.906F7-136.778F10-0.140F12逐步回归剔除了不显著自变量，结果表明 F11，F8，F7，F10，F12回归方程和回归系数通过显著性检验, 可以证明房地产业与宏观经济变量总体上具有相关性。
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*欧阳光明*创编 2021.03.07 *欧阳光明*创编 2021.03.07 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 *欧阳光明*创编 2021.03.07
*欧阳光明*创编 2021.03.07 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*欧阳光明*创编 2021.03.07
*欧阳光明*创编 2021.03.07 粮食总产量的影响因素分析
摘要： 目前，我国70%人口为农村人口，农业生产的发展直接关系广大农民生活的提高，直接关系到国家经济建设目标的实现。影响粮食产量的因素很多，本文将对影响我国粮食产量的部分因素（包括农用机械总动力、化肥施用量、粮食作物耕种面积）进行分析，并利用spss统计软件，运用逐步回归分析方法，建立了我国粮食产量的回归模型，从中分理出主要影响因素。研究表明，利用逐步回归分析法建立的模型具有很好的拟合效果，影响我国粮食产量的主要因素为：化肥施用量、粮食作物耕种面积。通过分析得出结论：提高粮食作物耕种面积是粮食增产的最有效途径，不过考虑到我国耕地资源有限，可提高粮食面积单产来达到提高粮食总产量的目标；高度机械化带来农业机械的闲置，农业机械的大量增加在粮食增产上效果并不明显：盲目增加化肥的使用量并不能从根本上增加粮食产量，关键是要提高化肥的利用率。 关键词： 粮食总产量 农用机械总动力 化肥施用量 粮食作物耕种面积
OLS回归 多重共线性 一、引言 1998—2003年，我国粮食总产量连续5年下降，总产量由51230万吨下降到43065万吨，下降幅度到16%。从各个影响因素来看，造成下降的主要原因是耕种面积的减少。而造成耕种面积减少的根本原因就是来自粮食价格的信号，粮食价格低迷直接造成种粮收益的降低，农民或者改变种植结构，或者索性撂荒，致使粮食耕种面积大幅下降。 2004年以后，我国粮食实现恢复性增产，重视退耕还林草，进行水土治理，改善生态环境，改善农田小气候，同时应加强农田水利建设，进行生产能力建设，保证粮食生产的稳定发展。 二、模型设定及数据准备 影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，现选取了五个解释变量粮食播种面积（X1) 、农业化肥施用量(X2)、成灾面积(X3)、农业机械总动力(X4)、有效灌溉面积(X5)，对我国1990年到2013年的粮食总产量(Y)进行分析，并利用计量经济学方法对所建立模型进*欧阳光明*创编 2021.03.07 *欧阳光明*创编 2021.03.07 行定量分析，研究各影响因素的影响程度。 (数据见附录)。 三、回归模型建立 1.模型设定 首先，根据1990年—2013年的相关数据利用SPSS软件分析和估计模型的参数，得到序列Y、X1、X2、X3、X4、X5的矩阵图。
可以看出，粮食产量及各影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，相互间可能具有一定的相关性，将模型设定为线性回归模型形式： Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ 2、估计参数 利用SPSS对上述数据作线性回归分析，估计模型参数，输出结果2-1如下。 输出结果2-1 系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量 *欧阳光明*创编 2021.03.07 *欧阳光明*创编 2021.03.07 B 标准误差 试用版 容差 VIF
1 (常量) -34682.786 7616.047 -4.554 .000 X1 .571 .041 .550 13.776 .000 .513 1.949 X2 5.384 .680 1.388 7.917 .000 .027 37.578 X3 -.158 .029 -.179 -5.408 .000 .749 1.335 X4 -.078 .028 -.373 -2.830 .011 .047 21.208 X5 .123 .201 .134 .612 .548 .017 58.601 a. 因变量: Y 模型汇总b 模型 R R 方 调整 R 方 标准估计的误差 更改统计量 Durbin-Watson R 方更改 F 更改 df1 df2 Sig. F 更改 1 .993a .985 .981 564.4487 .985 241.061 5 18 .000 2.156 a. 预测变量: (常量), X5, X3, X1, X4, X2。 b. 因变量: Y Anovaa 模型 平方和 df 均方 F Sig.
1 回归 384013255.312 5 76802651.062 241.061 .000b 残差 5734842.022 18 318602.335 总计 389748097.333 23 a. 因变量: Y b. 预测变量: (常量), X5, X3, X1, X4, X2。 （1）根据输出结果可以得出，模型估计的结果写为
Y=-34682.786+0.571X1+5.384X2-0.158X3-0.078X4+0.123X5 (7616.047) (0.041) (0.680) (0.029) (0.028) (0.201) t=(-4.554) (13.776) (7.917) (-5.408) (-2.830) (0.62) R2=0.985 2 =0.981F=241.06 DW=2.156 （2）复相关R=0.993，决定系数R²=0.985，由决定系数看，回归方程高度显著。 （3）由方差分析表可以得出，F=241.06，P值=0.000，表明回归方程高度显著，说明X1、X2、X3、X4、X5整体上对Y有高度显著地线性影响。 四、模型检验 1、经济意义检验 从经济学意义上来说，我国粮食产量Y与粮食播种面积X1、农业化肥使用量X2、农用机械总动力X4、有效灌溉面积X5成正相关，与成灾面积X3成负相关。*欧阳光明*创编 2021.03.07 *欧阳光明*创编 2021.03.07 但回归求得的函数关系中粮食产量Y与农用机械总动力X4成负相关，符号不符合经济意义。 2、统计检验 （1）拟合度检验。由回归结果表明， 2和调整 2的值都接近于1，表明模型的拟合优度较好。 （2）t检验。查表可知：在α=0.05的显著性水平下，自由度n-k-1=18的t统计量的临界值为tα/2(18)=2.101，X1，X2，X3，X4的t值大于该临界值，所以X1，X2，X3，X4在95%的水平下影响显著，通过了变量显著性检验。 （3）F检验。F统计量的临界值为F0.05(5，18)=2.68，F大于该临界值，所以模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。 3、回归模型的检验 （1）多重共线性检验 从输出结果2-1中看到，X4的方差扩大因子VIF4=21.208，远大于10，并且X4的回归系数为负值，说明此回归模型仍然存在强多重共线性，应该剔除变量。 剔除X4，用Y与剩下的四个自变量X1、X2、X3、X5建立回归模型，有关计算结果如输出结果3-1所示。 输出结果3-1 系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准误差 试用版 容差 VIF
1 (常量) -28573.719 8544.990 -3.344 .003 X1 .627 .042 .604 14.782 .000 .669 1.494 X2 5.549 .793 1.430 7.001 .000 .027 37.300 X3 -.117 .030 -.133 -3.943 .001 .983 1.018 X5 -.220 .188 -.239 -1.172 .256 .027 37.311 a. 因变量: Y 从输出结果3-1中看到，X5的方差扩大因子VIF5=37.311，远大于10，并且X5的
回归系数为负值，说明此回归模型仍然存在强多重共线性，应该剔除变量 剔除X5，用Y与剩下的3个自变量X1、X2、X3建立回归模型，有关计算结果如输出结果3-2所示。 输出结果3-2。 系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量