线性回归分析法在经济模型中的应用

本文以具体的全国汽车产量与全国汽车工业产品收入数据为实例,介绍线性回归分析法在经济模型中的应用。     

随机约束条件下线性回归模型中的Cook距离

本文建立了随机约束条件下线性回归模型中的Cook距离,讨论了它的统计性质,并找到了它与相关系数、复相关系数及广义相关系数之间的关系。     

线性回归分析在辽宁生产总值与就业关系中的应用

回归分析方法是确定变量间互相作用与影响的建模方法,在数据分析工作中有着极其广泛的应用.本文应用回归分析的方法来研究辽宁省生产总值与就业之间的紧密关系,希望能为辽宁省经济发展提供了数字依据,对今后的经济发展有一定的指导作用.     

基于多元线性回归和Lasso回归的高校生源质量影响因素研究

为进一步提高高校生源质量,本文选取可能影响生源质量的多个因素,并从权威数据网站上获取所需数据用于研究分析。首先对高校生源质量与各因素作相关性分析,并应用SPSS软件建立多元线性回归模型;其次,对模型进行显著性检验,并运用逐步回归法进行变量选择,最终得到“最优”多元线性回归模型。基于上述数据,运用Lasso回归进行变量选择,检验经过筛选处理后变量的显著性,最终确定对高校生源质量有显著影响的因素。本文所用两种方法得到的结果均表明：本科生人数、重点学科、综合声誉指数以及高校是否属于理工类学校对高校生生源质量具有显著影响。     

光度分析中工作曲线的线性回归及计算

提出了应用线性回归求算光度分析工作曲线方程的方法及应用电脑处理滴定数据的ＢＡＳＩＣ程序。     

α-加权模糊线性回归模型及其在电力需求预测中的应用

建立了一种回归系数为对称三角模糊数的α-加权模糊线性回归模型，运用模型进行了电量需求预测，实际需求和预测结果分析表明，该模型能够实现历史数据“重近轻远”的预测效果。进一步提高预测精度，减少预测误差，适合于电力需求预测。     

MATLAB在回归分析中的应用

回归分析及其应用,是高中数学的必修内容,同时也是统计分析的三大方法之一,实际计算比较繁琐.本文从案例入手探讨回归分析建模的全过程,实验表明利用MATLAB软件可以很好地建立基本的回归模型,并能对模型进行精细分析等.     

市盈率的模糊线性回归预测模型研究

利用曲线拟合研究市盈率与各种相关因素之间的关系，以模糊线性回归理论为基础建立预测模型，并针对样本的具体特点选择合适的预测模型参数。结果表明，市盈率的预测效果大大提高，适应经济决策的需要，并有良好的可操作性。     

改进多元线性回归模型在某油田产量预测中的应用

为了预测油田的动态产量,根据实际工作经验选择一些与油田产量有关的因素作为建模变量,通过对多个变量的综合回归分析,确定影响油田产量的重要因素,并建立适合某油田年产量预测的多元线性回归模型。分析回归参数求解过程中的重要信息,并建立了年产油量的改进回归预测模型。同时,将两种预测模型应用于某油田产量预测,通过比较,可以看出改进回归模型形式更加简单,预测结果更准确。     

SAS系统中线性回归模型的选择

通过一个具体实例 ,给出了如何应用SAS系统中的线性回归分析计算所得到的各种检验统计量值的大小来选择最佳线性回归模型进行分析和预测的一种方法 .     

基于多元线性回归的物流需求预测分析——以安徽省为例

基于多元线性回归思想,选取安徽省2000—2019年货运量、三次产业总值、固定资产投资总额、社会消费品零售总额、进出口总额等统计数据,运用EVIEWS9.0软件进行多重共线性检验、异方差检验、自相关检验与经济意义检验,旨在构建最佳的物流需求预测模型.结果表明,第二产业与第三产业发展对安徽省物流需求影响最为显著,前者正相关,后者负相关.总体上看,模型的预测精度较好,尤其是对近期的预测精度较高,可以使用该模型对安徽省物流需求进行预测分析.     

回归分析在短跑教学中的应用

针对教学中学生100m跑的具体情况,采用逐步回归分析方法建立了回归方程;在此基础上,分别以各相关因素、100 m跑成绩作为因变量与自变量建立了多项式回归方程,并依据正态分布理论制定了各因素平衡发展的标准.上述方法在指导短跑教学中取得了较好的效果.     

Excel在分光光度法回归分析中的应用

用Excel的函数与公式功能对分光光度法实验数据进行回归分析,计算了截距a,回归系数b,相关系数r的值及未知样的含量.     

基于Gibbs Sampler的线性回归模型选择

线性回归模型是计量经济学的基本模型,在建立线性回归模型的过程中,模型选择是非常重要的一个环节,如果可能的解释变量不是很多时,可以通过逐步回归的方法比较每个候选模型的准则值,如AIC、SIC等进行模型选择。可是,当存在大量可能的解释变量时,我们无法一一比较每个候选模型的准则值。为了解决这个问题,文章提出一个基于Gibbs Sampler的线性回归模型选择方法,结果表明应用该方法能够从大量候选模型中准确、高效地确认准则值最小的模型。     

经济预测的常用数学方法：线性回归函数的新解法

本文阐述一元线性回归与多元线性回归方法在经济预测中的应用，并利用矩阵运算介绍了一种求线性回归函数的新解法，避免了繁琐的计算又无需编制程序。     

统计学习算法在高校教学质量评估中的应用研究

本文分析了机器学习算法在教学质量评估中应用的可行性,并以带权间隔支持向量回归模型WMSVR（Weighed Margin Support Vector Regression）。本文对教学质量评估的众多分量进行训练学习,以建立稳定描述教师教学质量的机器学习模型。该模型输入量化的教学质量评估指标,引入具有可信程度的学生意见信息,并以带权间隔来表示样本的置信度,以WMSVR模型作为训练器,模型输出数量化的教学质量指标。对比专家对教师的教学活动的评价表明：WMSVR模型在教学质量评估中有较高的准确度和泛化能力,在语义上有足够表达教学质量指标体系的能力。     

多元截断数据线性回归的参数估计

本文研究了在具有截断数据的多元线性回归模型中参数向量的估计问题。通过采用函数类K对有关数据加以调整,再用最小二乘法取得参数向量的无偏估计,并进一步得到了在大样本情况下所求的估计量满足迭对数律和中心极限定理的充分条件。     

寿命分布检验和参数估计的线性回归法及微机实现

本文介绍了一种用线性回归原理来检验产品寿命分布类型和估计特征量的方法及其自动实现寿命试验数据处理的通用计算机程序。此程序所涉及的分布函数有指数分布、双参数威布尔分布、三参数威布尔分布、正态分布、对数正态分布等五种,并具有自动判别最佳分布的功能。     

基于线性回归和遗传算法的既有铁路纵断面拟合探讨

基于最小二乘原理对既有线纵断面进行回归分析,提出变坡点渐进识别方法输出可能变坡点的里程集合,以此为基础对连续纵坡段和竖圆曲线段逐一进行计算。充分考虑抬、落道量、最小坡段长度、竖缓(岔)重叠、最大坡度值、最大坡度代数差等约束,以最小化线路的抬、落道绝对值为拟合目标,建立既有铁路纵断面拟合数学规划模型,并针对问题特征设计遗传算法求解模型。通过实例分析了优化算法与人工拟合结果的差异,优化算法拟合结果符合设计规范,抬、落道量比人工拟合结果减少了8.7%,表明本文的拟合方法具有较好的工程适用价值。