基于Excel的向前增选法多元线性回归在体育教学中的应用

直线回归研究的是一个因变量与一个自变量之间的回归问题,但是,在社会经济领域的许多实际问题中,影响因变量的自变量往往不止一个,而是多个,比如血压受年龄、性别、体重、性格、职业(体力劳动或脑力劳动)、饮食、吸烟、血脂水平等因素的影响,因此需要进行一个因变量与多个自变量间的回归分析,即多元回归分析.其中最为简单、常用并且具有基础性质的是多元线性回归分析,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.目前,在体育统计学中大多采用SPSS统计软件进行回归分析.本文利用Excel的数据分析工具,通过建立“最优”回归方程对因变量进行预测或控制.     

Logistic方法在财务困境预测中的应用

财务困境预测已成为国内外广泛关注的研究领域.财务困境预测方法主要包括多元线性判别法、逻辑回归法等参数方法以及神经网络等非参数方法,本文对各主要方法的优劣进行了评价,阐述了逻辑回归模型在财务困境预测领域的应用现状,并应用Logistic模型对我国上市公司进行了分类预测,在T-2年上取得了较好的预测精度.     

Excel线性回归分析与预测函数及其综合应用

线性回归分析与预测是财会工作中经常遇到的问题。手工条件下,由于需要进行大量复杂的计算,往往妨碍了其在企业中的应用。在Excel中提供了丰富的统计函数,例如INTERCEPT,SLOPE,LINEST,FORECAST,TREND,RSQ,STEYX等,这些函数为进行线性回归分析和预测提供了良好的工具支持。     

概率统计在经济学中的应用

通过举例说明概率统计在计量经济学、经济管理决策、保险领域的应用来突出概率统计在经济学中的应用,尤其是概率统计在计量经济学中的应用。而概率统计在保险领域、经济决策与预测领域中的应用也是十分广泛的。     

多元线性回归与ARIMA在中国人口预测中的比较研究

参考中国统计年鉴1970-2005年的数据，文章建立了多元线性回归模型和基于ARIMA算法的时间序列模型对我国人口进行预测，将结果与实际值进行比较，得出多元线性回归模型在人口预测上具有更高的精准度。两个模型同时表明，我国人口在短期内会继续增长，并且多元线性回归模型表明增长趋势会逐渐变缓。     

基于MATLAB的回归分析模型在经济预测分析中的应用

经济预测是企业决策的前提与基础,MATLAB具有强大的数据处理和分析功能,可以方便、快捷、准确、直观地进行回归数学建模和预测分析.本文通过案例分析,运用MATLAB统计工具箱中提供的命令regress建立回归分析数学模型,并进行回归预测分析,取得很好的效果.     

基于神经网络的科技进步态势预测

可以采用多元线性回归方法、神经网络方法等多种方法对城市科技进步做出预测。首先尝试利用多元线性回归方法,发现误差比较大,继而采用神经网络方法,达到了很高精度。在此基础上,对2010年哈尔滨科技进步态势进行了预测     

基于规模的软件工作量估计方法研究

为获得软件项目的工作量,提出了根据规模进行工作量估计的方法。首先根据组织软件项目的历史数据,通过散点图,确定了工作量和规模之间是高度正相关的线性关系。接下来分别采用公式统计求解法、工具统计求解法进行回归,经过回归后得到了规模和工作量之间的线性回归方程,根据线性回归方程即可获得软件项目的工作量;为简化计算过程,也研究了利用编程统计获得项目工作量的方法。最终研究表明,通过这三种方法所得到的结果基本上是是一致的。通过线性回归方程的实际应用证明,这三种方法是有效的,适用于绝大多数软件组织,其估算误差最高不高于33.57%。     

数据流自适应查询系统中预测算法

基于历史数据的未来事件预测在系统管理,自适应查询环境监测和金融分析等领域的重要性日益增加.由于数据流中的数据的存在是暂时性的,因此我们需要创建能够反映数据流中历史数据之间关系的“纲要”,其在预测过程中起着至关重要的作用.在这篇论文中我分析了当前数据流自适应查询预测领域最前沿的3种主要分析纲要(多元线性回归,贝叶斯网络,分类回归树)以及其基本特点,执行步骤和用途.     

国际煤炭市场价格的预测模型

根据国际煤炭市场价格的特性,建立了国际煤炭市场价格预测的随机序列线性模型,应用实际数据回归出预测方程并检验了模型。     

线性回归在教学预测中的应用

教学质量的评估是教学管理过程中一项非常重要的工作，在评估过程通常采用的主要手段是问卷测试。衡量最直接的依据是成绩，但由于各个班级群体和个体存在的差异，即基础点不同，这种衡量很难反映群体和个体变化程度。本文在一定范围和条件下，将线性回归应用到了教学预测上，根据学生的学习基础来预测和分析当前课程成绩，改进教学方法。     

关于青岛市宏观经济计量模型在预测中应用的精度分析

一、有关背景宏观经济计量模型是以经济理论和客观事实为依据,以数学方法和统计理论为手段,对社会、经济现象进行定性解释和定量描述的一种工具,是客观经济系统在数量关系方面的抽象和概括。宏观经济计量模型是当代宏观管理的有效工具。主要用于经济预测,结构分析和政策评价。经济预测中对经济计量模型的应用,在当前国内外的经济预测中占有相当大的比重。从第七届国际预测会议上宣读的论文分析,有关预测应用的共178篇,其中经济计量模型与经济预测有23篇,所占比例高达13%。     

我国宏观经济非参数联立模型的局部线性广义矩估计

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用,但以往的线性或非线性联立方程模型容易造成单方程的设定误差,致使联立方程的累积误差很大,不能很好地反映现实中的经济现象.本文将非参数回归模型的局部线性估计方法与传统联立方程模型估计方法相结合,首次提出了非参数计量经济联立模型的局部线性GMM估计并应用于我国宏观经济非参数联立模型且与线性联立模型进行了比较,结果表明:我国宏观经济非参数联立模型优于线性联立模型.     

套期保值, 估计风险与贝叶斯统计——基于中国铜期货市场的经验研究

针对期货最优套期保值策略估计中可能存在的估计风险问题,本文对单变量线性回归模型(OLS模型)和多变量线性回归模型(VAR模型和EC-VAR模型)进行贝叶斯分析,并采用Gibbs抽样方法对中国铜期货市场的最优套期保值策略进行了实证分析。本文还同时估计了基于频率统计方法的最优套期保值策略,并对贝叶斯统计下和频率统计下的最优套期保值策略进行了分析比较。实证结果清楚表明,估计风险对模型结果有重要影响。在处理估计风险方面,贝叶斯统计较频率统计方法有明显优势。     

2000年哈尔滨住宅市场预测

对哈尔滨市住宅市场发展及其影响因素进行了深入的分析,并采用了二元线性回归的模型对哈尔滨住宅市场进行了预测。     

渐消记忆型自适应线性回归模型参数估计算法及应用

本文讨论了根据经济信息的不断更新,调整原有线性回归模型的必要性,介绍了一种渐消记忆型自适应线性回归模型参数估计算法,并给出了应用实例.     

经营管理中销量的统计回归预测

当研究对象的内在特征和各影响因素之间的联系不清晰时,统计回归分析的方法是一种是理论成熟、使用方便、应用广泛的预测方法,本文通过搜集大量数据,基于对数据的统计分析去建立多个模型,根据不同的模型对问题进行解析,得到了较好的结果,可以有效解决了企业经营管理中的销量预测问题。     

利用Excel进行未来现金需求量的预测

首先,利用Excel中线性回归的功能,根据企业销售收入的历史数据对企业的销售收入进行预测;其次,根据财务学的原理,企业销售成本、应收账款、存货等财务数据与销售收入具有相关关系;再次,利用Excel中线性回归的功能,对这些数据进行预测;最后,根据预测出的资产负债表和利润表的数据,利用Excel手工重算的功能,预测出企业未来的现金需求量.     

基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究

本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。     

用线性回归法建立城市环境空气质量预报模式

本文探讨了用线性回归法建立城市环境空气质量预报模式以及所建模式用于实际预测的可行性。结果表明,由气象资料和污染物浓度延续性构成的线性回归模式预报城市环境空气质量是可行的。