多元线性回归法预测生产产量
基于多元线性回归的广西粮食产量预测
基于多元线性回归的广西粮食产量预测周永生;肖玉欢;黄润生【摘要】[目的]利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考.[方法]对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型[结果]对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小.粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为:y=-517.759+0.158x1+0.382x2-0.001 x3.应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t.[建议]在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展.%The present study was carried out to forecast the grain yield of Guangxi by using multiple linear regression model in order to provide references for related researches. [Method]The factors affecting the grain yield in Guangxi were analyzed. Based on the analysis, multiple linear regression model was used to forecast the grain yield of Guangxi. [ Result ]The factor of grain planting area had the biggest impact on the grain yield of Guagnxi, followed by yield per unit area and the precipitation. The multiple linear regression equation of grain yield associated with planting area, yield per unit area and precipitation was as follow: y=-517.759+0.158x1+0.382x2-0.01x3. The grain yield of Guangxi in 2012 was predicted as 14643810 tons based on the multiple linear regression equation. [Conclusion]The grain planting area should not be decreased in order to sustain the yield and production of grains in Guangxi. Under this premise, acceleration in innovation of agricultural science andtechnology, development of irrigation and conservation projects and implementation of related policies have been suggested.【期刊名称】《南方农业学报》【年(卷),期】2011(042)009【总页数】3页(P1165-1167)【关键词】粮食产量;多元线性回归;预测;建议;广西【作者】周永生;肖玉欢;黄润生【作者单位】桂林理工大学管理学院,广西桂林541004;桂林理工大学管理学院,广西桂林541004;桂林理工大学管理学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】F326.11【研究意义】粮食问题是一个具有时间和空间永恒性的问题，粮食产量是粮食安全关注的核心内容之一（杨玉建，2011）。
生产函数的估计
生产函数估计与预测方法介绍一、生产函数的估计1．含义我们在《经济学》课程的学习中已经知道，产量是由生产要素的投入数量和组合关系决定的。
那么生产函数的估计实际就是客观反映生产量与各生产要素投入量之间的函数关系。
2．方法与步骤估计生产函数最常用的方法是利用实际收集到的一组数据进行回归分析，这种方法较为客观，通过它得到的信息比较完全和精确。
为了完成回归分析，我们必须首先构造一个生产函数并确定函数的具体形式；然后再在收集数据的基础上用回归分析方法求出函数的具体参数值；最后，我们还需要检验回归结果对数据的拟合程度，以及回归分析的前提条件是否成立，因为一个没有显著函数关系或回归分析前提条件不成立的回归分析结果是没有意义的。
（1）影响变量的选取就一个具体的回归分析而言，各个变量必须具有特定的含义。
在进行回归分析时，我们应该对于研究对象具有深入的了解，否则在函数构造这一步可能会漏掉一些很重要的解释变量。
在进行回归分析时应注意不要漏掉重要的解释变量，但这并不意味着解释变量越多越好，因为在模型中包括一些并不重要的解释变量反而会引起一些统计上的问题，一般来说，当解释变量超过5至6个时，就可能降低模型的自由度，甚至引起多重共线性问题，这些都会影响到模型的解释力。
对于一些属性因素，如年龄、季节、性别等，如不同的属性表现对被解释变量有明显不同的影响时，还需设计虚拟变量。
（2）生产函数形式的确定上面所构造的生产函数只涉及了变量的选取，但为了完成回归分析，我们必须确定生产函数的具体形式。
生产函数可采用多元线性的，但一般最常用的是柯布—道格拉斯生产函数2211b b X AX Y =（3）数据的收集当模型的具体形式已经确定下来之后，我们需要针对模型中的变量收集样本数据。
数据类型包括时序数据和截面数据。
回归分析中也会碰到数据不足的情况，这时我们就不得不做一些理论上简化，（4）建立回归方程及参数估计1）一元线性回归模型①总体回归模型如果两个变量在总体上存在线性回归关系，可以用下式表示 ε++=bx a Y —随机误差公式中a,b 是总体回归模型的参数，ε是X 变量以外其它所有影响因素对Y 值的总合影响，故称随机干扰项。
多元线性回归法预测生产产量
多元线性回归法预测生产产量
多元线性回归是一种用于预测因变量与多个自变量之间关
系的统计分析方法。
在预测生产产量时，多元线性回归可
以帮助我们找到与生产产量最相关的多个自变量，并建立
一个数学模型来预测生产产量。
具体步骤如下：
1. 收集数据：收集相关的自变量和因变量的数据。
自变量
可以包括生产因素如劳动力、设备、原材料等，因变量是
生产产量。
2. 数据清洗：处理数据中的缺失值、异常值、重复值等，
使数据合适用于建模。
3. 变量选择：使用相关系数、回归系数、假设检验等方法，选择与生产产量相关性较高的自变量。
4. 模型建立：建立多元线性回归模型，将选定的自变量和
因变量进行建模。
5. 模型评估：通过评估模型的拟合程度、误差分析等指标，评估模型的准确性和可靠性。
6. 模型预测：使用建立好的模型，输入自变量的数值，预
测生产产量。
需要注意的是，在进行多元线性回归预测时，必须确保自
变量与因变量之间是线性相关的，且没有严重的多重共线
性问题。
此外，还要注意模型的评估和验证，以确保模型
的预测结果的准确性。
白河烟区烤烟产量多元线性回归模型年景预测
白河烟区烤烟产量多元线性回归模型年景预测李淑娥;王智慧;刘开平;杨居健【摘要】将烤烟实际产量分离为趋势产量和气象产量，根据1997—2011年白河县气象资料和烤烟产量资料，采用SPSS统计软件分别建立趋势产量和气候产量回归模型，最终建立产量回归模型：Y=-89321．903＋43．455T＋41．972x1＋48．276x2。
并对历年产量进行检验，结果表明，预测精度最高为100％，最低为92％，平均精度为97％。
该模型具有较高的信度和实用性，可作为白河烤烟产量预报的有效工具之一。
【期刊名称】《作物研究》【年(卷),期】2012(026)B11【总页数】3页(P84-86)【关键词】烤烟;产量;预测模型;气候条件【作者】李淑娥;王智慧;刘开平;杨居健【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】S572白河烟区地处陕西省东南部、大巴山北麓，介于东经109°37′～110°10′，北纬32°34′～32°55′之间，位于汉江上游，农业生态气候属北亚热带大陆性季风湿润气候区，地形地貌复杂，立体气候明显，全年雨量充沛，四季分明。
光、热、水、气资源为白河优质烟叶生产提供了生态基础。
白河烟叶具有组织结构疏松、化学成分协调、配伍性强等特点，是卷烟工业的优质原料。
烤烟生产已成为当地农民增收、农业增效的主要项目之一，是当地经济发展的支柱产业之一。
近年来，白河烟区烤烟种植技术不断改进提高且趋于稳定，但烤烟单产波动大，很大程度上受气象因素的制约。
因此，研究气象因子对其产量的影响，建立烤烟产量预报模型，有利于烤烟栽培管理，趋利避害，达到适产优质的目的。
1.1 材料气象资料采用白河县气象局提供的1997～2011年白河县烤烟大田生长期间(5～8月)相关的32个气象因子资料，分别为平均气温、5 cm地温、降水量、蒸发量、相对湿度、日照时数、日照百分率、≥10℃有效积温等。
烤烟资料采用安康市烟草公司白河分公司提供的1997～2011年白河县烤烟种植面积、年总产量和年单位面积产量。
计量经济学-多元线性回归国家原油产量分析
计量经济学报告——多元线性回归国家原油产量分析班级：XXXX姓名：XXX学号：XXXXXXXXXX日期：2012.04.23一、提出问题根据相关的经济理论，我们知道，在如今国际市场上，一个国家的原油产量与多个因素存在着紧密的联系，例如民用汽车拥有量、宏观经济等都是影响一国原油产量的重要因素。
本次将以中国1990－2006年原油产量与国内民用汽车拥有量、GDP等因素的数据，通过建立计量经济模型来分析上述变量之间的关系，强调原油对国家的重要性，从而促进国内原油产业的发展。
二、模型构建过程⒈变量的定义解释变量：X1民用汽车拥有量，X2电力产量，X3国内生产总值，X4能源消费量被解释变量：Y 原油产量建立计量经济模型：解释原油产量与民用汽车拥有量、电力产量、国内生产总值、以及能源消费总量之间的关系。
⒉模型的数学形式设定原油产量与五个解释变量相关关系模型，样本回归模型为：∧Y i=∧β+∧β1X i1+∧β2X i2+∧β3X i3+∧β4X i4+e i⒊数据的收集该模型的构建过程中共有四个变量,分别是中国从1990－2006年民用汽车拥有量、电力产量、国内生产总值以及能源消费总量，因此为时间序列数据，最后一个即2006年的数据作为预测对比数据，收集的数据如下所示：⒋用OLS法估计模型回归结果如下:Y=20425.46-2.1872X1-0.1981X2+0.0823X3+0.0011X4 id.f.=12 ,R2=0.9933 ,Se=(531.1592) (0.4879) (0.1123) (0.0082) (0.0057) t=(38.4545) (-4.4825) (-1.7635) (10.0106) (0.1998)三、模型的检验及结果的解释、评价1.回归系数的经济解释首先，^0β=-2.187214，表示不受民用汽车拥有量影响下的原油产量，与实际经济意义相符其次，^1β=-0.198118系数估计值为负，这与我们的理论预期相一致，即电力产量对原油产量有负面影响。
(整理)回归分析应用实例讲解
影响成品钢材量的多元回归分析故当原油产量为16225.86万吨，生铁产量为12044.54万吨，原煤产量为13.87万吨以及发电量为12334.89亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨；当原油产量为17453万吨，生铁产量为12445.96万吨，原煤产量为14.54万吨以及发电量为13457亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨。
钢材的需求量设为y，作为被解释变量，而原油产量x、生铁产量1x、原煤产量3x、发电量4x作为解释变量，通过建立这些经济变量的2线性模型来研究影响成品钢材需求量的原因。
能源转换技术等因素。
在此，收集的数据选择与其相关的四个因素：原油产量、生铁产量、原煤产量、发电量，1980—1997的有关数据如下表。
理论上成品钢材的需求量的影响因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、原始数据（中国统计年鉴）将中国成品一、 模型的设定设因变量y 与自变量1x 、2x 、3x 、4x 的一般线性回归模型为:y = 0β+11223344x x x x ββββε++++ε是随机变量，通常满足()0εE =；Var(ε)=2σ二 参数估计再用spss 做回归线性，根据系数表得出回归方程为：1234170.2870.0410.55417.8180.389y x x x x =-+-+ 再做回归预测，得出如下截图：故当原油产量为16225.86万吨，生铁产量为12044.54万吨，原煤产量为13.87万吨以及发电量为12334.89亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨；当原油产量为17453万吨，生铁产量为12445.96万吨，原煤产量为14.54万吨以及发电量为13457亿千瓦时时，成品钢材量预测值为10727.33875万吨。
三 回归方程检验由相关系数表看出，因变量与各个自变量的相关系数都很高，都在0.9 以上，说明变量间的线性相关程度很高，适合做多元线性回归模型。
多元线性回归法在粮食产量预测中的应用
多元线性回归法在粮食产量预测中的应用摘要近几年我国粮食总产量呈不断上升趋势，但增长的幅度却在逐年减缓，我国农业经济状况不容乐观，所以有必要对我国粮食产量状况做相应的研究．本文采用多元线性回归法对我国粮食总量量进行分析和预测，引用1992年—2013年的粮食作物种植面积、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、国家财政用于农业的资金、农村劳动力和粮食受灾面积等7个因素作为自变量，对我国粮食总产量进行多元线性回归分析，并采用已通过优化检验的模型对我国粮食产量进行预测，探索保持农业经济持续发展的有效途径．关键词：粮食产量多元线性回归预测Application of multivariate linear regression method in theforecast of grain outputDirected by lecturerABSTRACTIn recent years, China's total grain output is rising, but the growth rate was slow down year by year, agricultural economy directly facing a huge crisis, so it is necessary to make the corresponding analysis and prediction of grain yield in China. This method is that using the multiple linear regression analysis to study China's total grain from the 1992 to 2013, the area of grain crops, the total power of agricultural machinery, effective irrigation area, the amount of chemical fertilizer, the state financial funds for agriculture, rural labor, disaster area of the 7 factors as independent variables,studying China's total grain output by multiple linear regression analysis ,and by using the grain yield of our country to optimize the test model, exploring the effective way to maintain the sustainable development of agricultural economy.KEY WORDS : Grain yield multiple linear regression prediction目录摘要.................................................. 错误!未定义书签。
基于多元线性回归的辽宁省中熟玉米品种产量相关性分析
园艺与种苗‘Horticulture&Seed2021,41(04):80-81,92doi：10.16530/21-1574/s.2021.04.032 c orrelation Analysis of Yield of Medium Maturity Maize Varieties in LiaoningProvince Based on Multiple Linear Regression基于多元线性回归的辽宁省中熟玉米品种产量相关性分析李永军，崔雪艳貫张健，陈岩（辽宁省沙地治理与利用研究所，辽宁阜新123000）摘要：！目的］明确影响中熟玉米4种产量的主要因素，为辽宁省中熟玉米4种选育和生产提供参考。
［方法］根据2019年参加辽宁省中熟玉米区域试验种植的9个玉米新4种相关的农艺性状数据，利用多元线性回归法对玉米新4种的主要性状进行相关性分析，揭示其变化规律，为玉米农艺性状的选择提供参考。
［结果］辽宁省中熟玉米4种与产量密切相关的农艺性状是百粒重、行粒数、出籽率、空秆率和穗长等；百粒重和行粒数是辽宁省中熟玉米杂交种选育的主要影响因素。
［结论］在选育中熟玉米4种时,要在保证适当百粒重和果穗长度的前提下，注重选育出籽率高、空秆率低的4种。
在高产玉米4种选育中应增强抗倒性、降低空秆率、提高出籽率，适当增加百粒重和穗粗，降低穗位高。
关键词：玉米4种;产量；多元线性回归；相关性分析中图分类号：S513文献标识码：A文章编号：2095-0896（2021）04-080-02LI Yong—jun et al.(Liaoning Institute of Sandy Land Management and Utilization,Fuxin,Liaoning123000) Abstract[Objective]The aim of this study was to clarify the main factors affecting the yield of mediummaturing maize varieties,and reference for the breeding and production of medium-maturing maize varieties in Liaoning Province.[Method]According to the data of agronomic traits related to nine new maize varieties cultivated in the regional test of medium-maturing maize in Liaoning Province in2019,the correlation analysis of the main traits of new maize varieties was carried out by using the multiple linear regression method,and the variation law was revealed to provide reference for the selection of agronomic traits of maize.[Result]The agronomic traits closely related to yield of medium-maturing maize varieties in Liaoning Province were100-grain weight,kernel number per row,seed yield,empty stalk rate and ear length.100-seed weight and kernel number per row were the main factors affecting the breeding of mid-maturing maize hybrids in Liaoning Province. [Conclusion]When breeding medium maturity maize varieties,we should pay attention to breeding varieties with high seed rate and low empty stalk rate on the premise of ensuring appropriate100-grain weight and ear length.In the breeding of high yield maize varieties,lodging resistance should be enhanced,empty stalk rate should be reduced,seed yield should be increased,100-grain weight and ear diameter should be appropriately increased,and ear height should be reduced.Key words Maize varieties;Yield;Multiple linear regression;Correlation analysis随着科技与经济的高速发展，我国对玉米的需求量也在逐年增加，单产仍然是玉米育种者追求的重要目标。
统计预测与决策作业完整版
统计预测与决策作业 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用摘要：本文主要是以粮食产量及其影响因素为变量建立多元线性回归分析模型，并通过SPSS软件对数据进行处理，来预测粮食产量。
关键词:多元回归分析粮食产量预测 SPSS1.研究问题阐述及理论依据中国是一个人口大国，粮食关系着国计民生和国家战略安全。
为了养活14亿中国人，我国必须保证粮食产量的稳定高产。
回归分析是统计学的一个重要分支，它基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系，分析数据的内在规律，并可用于预测等方面。
粮食产量的回归分析是在获得大量粮食产量、粮食播种面积、自然灾害对农田的影响面积以及机械化农耕的数据的基础上，利用多元统计的方法建立自变量和因变量之间的回归关系，并对所建立的模型进行检验，以通过回归模型进行预测，对粮食安全形势的预警有着至关重要的作用。
2.指标选取、数据来源及处理（一）指标的选择根据理论和经验分析，影响粮食产量的因素有农业机械总动力、机耕面积、粮食播种面积、成灾面积、农业化肥施用量、气温、降水量、日照等，但是后面几个因素的数据统计的误差较大且不容易找到，所以本文只考虑前面几个因素；对于机耕面积，众所周知它在减少，但是我国的粮食产量却在增加，主要是由于耕种技术的进步，因此本文将其以常量来对待，不予考虑。
所以，本文选取的指标有粮食总播种面积（x1），成灾面积（x2），农业机械总动力（x3）。
（二）数据来源因此，本文收集了我国自1991年至2012年粮食产量、粮食总播种面积、成灾面积和农业机械总动力的相关数据。
数据资料均来源于《2013年中国统计年鉴》。
以下为搜集到的数据：表1-1 1991-2012主要农业数据资料来源：2013年中国统计年鉴3.模型设计多元线性回归分析是研究一个因变量与多个自变量之间相关关系的最基本方法。
基于多元线性回归的粮食产量预测
基于多元线性回归的粮食产量预测文章利用多元线性回归，对影响全国粮食产量的因素进行了分析，得到了回归方程，并分析了该方程对粮食产量的预测具有较高的准确度。
标签：多元线性回归；粮食产量；预测粮食的生产和安全是全球最关注的问题之一，俗话说“民以食为天”，我国从古至今都非常重视粮食问题，一直将粮食的生产放在国民经济的首位。
但是中国粮食的生产也面临很多不利因素，如环境的污染以及房地产行业的迅速崛起，使得耕地面积逐渐减少，加上我国人口的不断增长以及自然灾害的等因素的影响，粮食问题值得我们积极关注。
本文主要从《中国统计年鉴》，选取2000-2015年间粮食总产量、粮食播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、农业化肥施用量、受灾面积相关数据，建立粮食产量与各因素之间的多元线性回归模型，然后应用该方程对粮食产量做预测。
1 建立模型建立全国粮食总产量与各影响因素之间的多元回归模型如下：其中，Y为粮食产量，x1、x2、x3、x4、x5分别为粮食播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、农业化肥施用量、受灾面积。
？茁0、？茁1、？茁2、？茁3、？茁4、？茁5为回归系数，？滋为随机误差。
2 模型的求解与检验从《中国统计年鉴》中收集粮食产量（Y）、粮食播种面积（x1）、有效灌溉面积（x2）、农业机械总动力（x3）、农业化肥施用量（x4）、受灾面积（x5）的数据见表1：将粮食产量（Y）作为因变量、粮食播种面积（x1）、有效灌溉面积（x2）、农业机械总动力（x3）、农业化肥施用量（x4）、受灾面积（x5）作为自变量，借助Eviews7.2软件计算，结果如图1。
（1）R2检验由以上的結果知，判定系数R2=0.993488，修订的判定系数R2=0.990232接近于1，说明全国的粮食产量与粮食播种面积（x1）、有效灌溉面积（x2）、农业机械总动力（x3）、农业化肥施用量（x4）、受灾面积（x5）之间有较强的线性相关性，拟合程度较高。