数学建模中的回归分析法毕业论文
调整气象观测站问题问题的摘要本文基于所给出的数据，采用数据分析法，制定了一具体可行的调整方案。(其可靠性为95%)首先，对题中的12组数据，进行相关性分析，求出各观测站所测的年降水量间的相关系数r(如表(2))，找出｜r｜>(10-2)=观测站组合。然后，对这些组合作一元线性回归，得一元回归模型，并作F检验，判断此模型是否可以用来预测。在95%的可靠性下，可得3个回归模型：进行优化选择，可先去掉3，9，11三个观测站。再在一元回归的基础上，建立多元线性回归，同样可得出多元回归模型，并进行F检验，最终只可得一个多元回归模型：所以在满足足够大的信息量下，本模型可减少3，5，9，11四个观测站，而他们的信息可分别由7，8，6，6和10观测站来预测，可靠性为95%。二、问题的重述某地区内有几个气象观测站，根据10年来各观测站测得的年降雨量(如表1)，由于经济原因，要适当减少气象站。如何设计一个方案：尽量减少观测站，而所得到的年降水量的信息量仍足够大。x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x121991 451 357 327 4231995 311 254 401 321 271 250 表(1)三、模型的假设预测的可靠性为95%不考虑异常的天气信息量足够大指经观测和预测后仍可知12个观测站的年降水量。四、符号的定义1、ri,j ：指第i、j个观测站所测出的年降水量间的相关系数2、R ： 多元线性回归的复相关系数3、xi(t): 第t年第i个观测站的年降水量五、问题分析本案例实质上是个典型的预测问题，即用较少的测站来预测12个站的年降水量，本模型的基本思想是：如果一测站的年降水量可用其它观测站的年降水量来线性回归的话，就可删去这一观测站。在删除的过程中遵循两个原则：①在线性相关的组合中，尽可能地留下可利用度大的观测站；②留下的观测站可用线性回归模型来预测减掉的观测站的年降水量。六、模型的建立与求解（一）相关性分析用EXCEL对12组数据进行相关性分析，可得如下相关系数表：站 1 列 2 列 3 列 4 列 5 列 6 列 7 列 8 列 9 列 10 列 11 列 12列 1 1列 2 1列 3 1列 4 1列 5 1列 6 1列 7 1列 8 1列 9 1列 10 1列 11 1列 12 1(表2)根据95%的可信度，查“检验相关系数ρ=0的临界(rα)表”，可得(10-2)=,从表(2)可查得，｜ri，j｜>的观测站组合：r3,7=, r6,11=, r8,9=.说明了这三个组合的线性相关性是显著的。（二）一元线性回归模型用EXCEL的数据分析软件，可得相关性显著的回归模型，以及F检验。经回归分析得，3和7间的线性回归模型：x3(t)=(t)方差分析：df SS MS F (1,8)回归分析 1 残差 8 总计 9 105452因为F>(1,8)，所以本线性回归模型可用以预测。2.同理可得:8和9的线性回归模型：x9(t)=(t), F=>和6的线性回归模型: x11(t)=(t), F=>所以，可删除三个观测站的组合有8 种。(三) 多元线性回归模型因为在一元线性回归中，只考虑两者间的相关性，而没有考虑用多个观测站来预测一个站点的情况，因而我们须再进行多元线性回归分析。从表(2)的数据可知，一些｜ri，j｜较接近于，如：r5,6= , r5,10=，这时可通过多元分析，来确定是否可再减少一些站点。二元线性回归①、因为r5,6= , r5,10= ，所以先推测由6，10来确定5，进行二元线性回归分析，可得回归模型为：x5=， R=方差分析：df SS MS F (2，7)回归分析 2 残差 7 总计 9 因为 F>(2,7)，所以本模型可用来预测。因而在两个删除原则的基础上，应保留6，以删除5观测站。②、同理，因为r8,12= , r7,12=，可得回归模型为： x12=, R=但：F=<(2,7)=，所以本模型不可用于预测。如上二元回归，可知在95%的可靠性下，不存在更多元线性回归模型。所以综上所得，可采用减少3，9，11，5四个观测站的方案，但年降水量的信息量仍足够大，而减少的观测站的信息由以下线性方程测知：x3(t)=(t)x9(t)=(t)x11(t)=(t)x5(t)=(t)+(t)七、误差分析因本案例是在95%的可靠性下进行的数据分析，对预测结果必然存在误差。接着对误差进行分析，被预值y0的95%置信区间为其中，t为自由度n-p-1的t分布双侧临界值(由表可查)。y0为欲预测值，n=10,p为p元回归数。为剩余标准差。， 。可得误差示意图如下：yx0 x从上式易知，当x0 离愈远，则估计的误差愈大。形成以为中心的喇叭口形。由于影响降水量的因素很多，如地形，地理位置等，因而在这些因数未知下，误差较大。若增加调查数据，可提高预测的精确度。八、模型的评价与推广本模型完全运用统计的数据分析法，采用线性回归，由一元到多元逐层深入的分析方法，制定一个较具体适用的调整方案，本模型简单易懂，层次清晰，且可用于其它领域的数据处理，如实验、调查数据整理。具有灵活性和适用性。但在没有计算机运算的情况下，人工运算量较大，故还有待于改进。在实际运用中，可根据需要的精确度，来改进模型，从而达到要求。
用0-1变量表示不上场，和上场a（i）表示第i个队员的上场与否，a(i)=0,表示第i号队员不上，a(i)=1,表示第i号队员上场，i=1，2，..8(1) a(1)+a(2)=1;(2) a(6)+a(7)+a(8)>=1;(3) 如果a（1）+a（4）=2，则a（6）=0 (4) a(2)+a(6)<=1;篮球一次只能上5个吧？那就加上a(1)+a(2)+...+a(8)=5max=[a(1)*h(1)+a(2)*h(2)+...+a(8)*h(8)]/5用lingo求解很容易滴。。。lingo代码如下：model:sets:r/1..8/:a,h;endsetsdata:h=;enddata@for(r:@bin(a));@sum(r:a)=5;a(1)+a(2)=1;a(6)+a(7)+a(8)>=1;a(6)=@if(a(1)+a(4)#eq#2,0,1);a(2)+a(6)<=1;max=@sum(r:a..*h)/5;end最佳出场阵容队员号为：1，3，4，5，7，平均身高论文得靠你自己了。。。。
无忧在线有很多数学建模论文，你去搜一下就行
这也来问,太离谱了把
统计建模论文回归分析模板
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测
点分析→回归→线性回归选择想要分析的自变量和因变量到相应的框中，点击中间的箭头按钮添加进去即可选择好需要分析的变量以后，在右边有相应的统计量和选项，点中自己需要分析的条件，点击继续即可确定好所有的因素之后，确定就可以在输出框中显示最终的分析结果了将这些分析结果选择需要的部分数据到word文章中进行论文的撰写即可
数学建模论文格式模板以及要求
导语：伴随着当今社会的科学技术的飞速发展，数学已经渗透到各个领域，成为人们生活中非常重要的一门学科。下面是我分享的数学建模论文格式模板及要求，欢迎阅读!
(一)论文形式：科学论文
科学论文是对某一课题进行探讨、研究，表述新的科学研究成果或创见的文章。
注意：它不是感想，也不是调查报告。
(二)论文选题：新颖，有意义，力所能及。
要求：
有背景.
应用问题要来源于学生生活及其周围世界的真实问题，要有具体的对象和真实的数据。理论问题要了解问题的研究现状及其理论价值。要做必要的学术调研和研究特色。
有价值
有一定的应用价值，或理论价值，或教育价值，学生通过课题的研究可以掌握必须的科学概念，提升科学研究的能力。
有基础
对所研究问题的背景有一定了解，掌握一定量的参考文献，积累了一些解决问题的方法，所研究问题的数据资料是能够获得的。
有特色
思路创新，有别于传统研究的新思路;
方法创新，针对具体问题的特点，对传统方法的改进和创新;
结果创新，要有新的，更深层次的结果。
问题可行
适合学生自己探究并能够完成，要有学生的特色，所用知识应该不超过初中生(高中生)的能力范围。
(三)(数学应用问题)数据资料：来源可靠，引用合理，目标明确
要求：
数据真实可靠，不是编的数学题目;
数据分析合理，采用分析方法得当。
(四)(数学应用问题)数学模型：通过抽象和化简，使用数学语言对实际问题的一个近似描述，以便于人们更深刻地认识所研究的对象。
要求：
抽象化简适中，太强，太弱都不好;
抽象出的数学问题，参数选择源于实际，变量意义明确;
数学推理严格，计算准确无误，得出结论;
将所得结论回归到实际中，进行分析和检验，最终解决问题，或者提出建设性意见;
问题和方法的进一步推广和展望。
(五)(数学理论问题)问题的研究现状和研究意义：了解透彻
要求：
对问题了解足够清楚，其中指导教师的作用不容忽视;
问题解答推理严禁，计算无误;
突出研究的特色和价值。
(六)论文格式：符合规范，内容齐全，排版美观
1. 标题：是以最恰当、最简明的词语反映论文中主要内容的逻辑组合。
要求：反映内容准确得体，外延内涵恰如其分，用语凝练醒目。
2. 摘要：全文主要内容的简短陈述。
要求：
1)摘要必须指明研究的主要内容，使用的主要方法，得到的主要结论和成果;
2)摘要用语必须十分简练，内容亦须充分概括。文字不能太长，6字以内的文章摘要一般不超过3字;
3)不要举例，不要讲过程，不用图表，不做自我评价。
3. 关键词：文章中心内容所涉及的重要的单词，以便于信息检索。
要求：数量不要多，以3-5各为宜，不要过于生僻。
(七). 正文
1)前言：
问题的背景：问题的来源;
提出问题：需要研究的内容及其意义;
文献综述：国内外有关研究现状的回顾和存在的问题;
概括介绍论文的内容，问题的结论和所使用的方法。
2)主体：
(数学应用问题)数学模型的组建、分析、检验和应用等。
(数学理论问题)推理论证，得出结论等。
3)讨论：
解释研究的结果，揭示研究的价值， 指出应用前景， 提出研究的不足。
要求：
1)背景介绍清楚，问题提出自然;
2)思路清晰，涉及到得数据真是可靠，推理严密，计算无误;
3)突出所研究问题的难点和意义。
5. 参考文献：
是在文章最后所列出的文献目录。他们是在论文研究过程中所参考引用的主要文献资料，是为了说明文中所引用的的论点、公式、数据的来源以表示对前人成果的尊重和提供进一步检索的线索。
要求：
1)文献目录必须规范标注;
2)文末所引的文献都应是论文中使用过的文献，并且必须在正文中标明。
(七)数学建模论文模板
1. 论文标题
摘要
摘要是论文内容不加注释和评论的简短陈述，其作用是使读者不阅读论文全文即能获得必要的信息。
一般说来，摘要应包含以下五个方面的内容：
①研究的主要问题;
②建立的什么模型;
③用的什么求解方法;
④主要结果(简单、主要的);
⑤自我评价和推广。
摘要中不要有关键字和数学表达式。
数学建模竞赛章程规定，对竞赛论文的评价应以：
①假设的合理性
②建模的创造性
③结果的正确性
④文字表述的清晰性 为主要标准。
所以论文中应努力反映出这些特点。
注意：整个版式要完全按照《全国大学生数学建模竞赛论文格式规范》的要求书写，否则无法送全国评奖。
一、 问题的重述
数学建模竞赛要求解决给定的问题，所以一般应以“问题的重述”开始。
此部分的目的是要吸引读者读下去，所以文字不可冗长，内容选择不要过于分散、琐碎，措辞要精练。
这部分的内容是将原问题进行整理，将已知和问题明确化即可。
注意：在写这部分的内容时，绝对不可照抄原题!
应为：在仔细理解了问题的基础上，用自己的语言重新将问题描述一篇。应尽量简短，没有必要像原题一样面面俱到。
二、 模型假设
作假设时需要注意的问题：
①为问题有帮助的所有假设都应该在此出现，包括题目中给出的假设!
②重述不能代替假设! 也就是说，虽然你可能在你的问题重述中已经叙述了某个假设，但在这里仍然要再次叙述!
③与题目无关的假设，就不必在此写出了。
三、 变量说明
为了使读者能更充分的理解你所做的工作，
对你的模型中所用到的变量，应一一加以说明，变量的输入必须使用公式编辑器。 注意：
①变量说明要全 即是说，在后面模型建立模型求解过程中使用到的所有变量，都应该在此加以说明。
②要与数学中的习惯相符，不要使用程序中变量的写法
比如：一般表示圆周率;cba,, 一般表示常量、已知量;zyx,, 一般表示变量、未知量
再比如：变量21,aa等，就不要写成:a[0],a[1]或a(1),a(2)
四、模型的建立与求解
这一部分是文章的重点，要特别突出你的创造性的工作。在这部分写作需要注意的事项有：
①一定要有分析，而且分析应在所建立模型的前面;
②一定要有明确的模型，不要让别人在你的文章 中去找你的模型;
③关系式一定要明确;思路要清晰，易读易懂。
④建模与求解一定要截然分开;
⑤结果不能代替求解过程：必须要有必要的求解过程和步骤!最好能像写算法一样，一步一步的.写出其步骤;
⑥结果必须放在这一部分的结果中，不能放在附录里。
⑦结果一定要全，题目中涉及到的所有问题必须都有详细的结果和必须的中间结果!
⑧程序不能代替求解过程和结果!
⑨非常明显、显而易见的结果也必须明确、清晰的写在你的结果中!
⑩每个问题和问题之间以及5个小点之间都必须空一行。
问题一：
1.建模思路：
①对问题的详尽分析;
②对模型中参数的现实解释;这有助于我们抓住问题的本质特征，同时也会使数学公式充满生气，不再枯燥无味
③完成内容阐述所必需的公式推导、图表等
2.模型建立：
建立模型并对模型作出必要的解释
对于你所建立的模型，最好能对其中的每个式子都给出文字解释。
3.求解方法：
给出你的求解思路，最好能想写算法一样，写出你的算法。
4.求解结果：
你的求解结果必须精心设计(最好使用表格的形式)，使人一目了然。
结果必须要全，对于你求解的一些必须的中间结果，也必须在这里反映出来。
5.模型的分析与检验
在计算出相应的结果之后，你必须对你的结果做出相应的解释。 因为你的结果往往是数学的结果，一般人无法理解。 你必须归纳出你的结论和建议。 这里主要应包括：
①这个结果说明了什么问题?
②是否达到了建模目的?
③模型的适用范围怎样?
④模型的稳定性与可靠性如何?
问题二：
问题三：
问题四：
问题五：
五、模型的评价与推广
这一部分应包括：
①你的模型完成了什么工作?达到了什么目的?得出了什么规律?
②你的建模方法是否有创造性?为今后的工作提供了什么思路?结果有什么理论或实际用途?
③模型中有何不足之处?有何改进建议?
④模型中有何遗留未解决的问题?以及解决这些问题可能的关键点和方向。
这一部分一定要有!
六、参考文献
引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料)必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号，如[1][3]等;引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出，其中
书籍的表述方式为：
[编号] 作者，书名，出版地：出版社，出版年。
参考文献中期刊杂志论文的表述方式为：
[编号] 作者，论文名，杂志名，卷期号：起止页码，出版年。
参考文献中网上资源的表述方式为：
[编号] 作者，资源标题，网址，访问时间(年月日)。
七、附录
不便于编入正文的资料都收集在这里。 应包括：
①某一问题的详细证明或求解过程; ②流程图;
③计算机源程序及结果;
④较繁杂的图表或计算结果(一般结果只要不超过A4一页，尽量都放在正文中)。
免责声明：本站文章信息来源于网络转载是出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。不保证信息的合理性、准确性和完整性，且不对因信息的不合理、不准确或遗漏导致的任何损失或损害承担责任。本网站所有信息仅供参考，不做交易和服务的根据，如自行使用本网资料发生偏差，本站概不负责，亦不负任何法律责任，并保证最终解释权。
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
毕业论文数据回归分析
如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
回归分析论文素材数据
1、LS最小二乘法，可以用于线性回归模型、ARMA等模型2、TSLS两阶段最小二乘法3、GMM广义矩估计方法4、ARCH自回归条件异方差，还可以估计其他各种ARCH模型，如 GARCH、T- GARCH5、BINARY用于估计二元选择模型，包括 Logit、 Probit和 Extreme value模型6、ORDERED用于估计有序选择模型7、CENSORED用于估计删截模型8、COUNT用于估计计数模型9、OREG分位数回归分析方法10、GLM义线性模型分析方法11、STEPLS分段最小二乘分析方法12、ROBUSTLS稳健最小二乘分析方法13、HECKIT赫克曼备择模型14、BREAKLS带断点的最小二乘分析方法15、THRESHOLD门限回归分析16、SWTCHREG转换回归17、ARDL自回归分布滞后模型18、IDAS混合数据抽样1TSLS两阶段最小二乘法一个典型的线性回归模型:y= β0 + β1x1+ βX + ε(1)，这里y为被解释变量，x1为自变量，或者解释变量，也即“因”。大写的 X为外生控制项向量( 也即一组假定为外生的其他控制变量，例如年龄、性别等等) ，ε则为误差项。如果ε与x1不相关，那么我们可以利用OLS 模型对方程进行无偏估计。然而，如果一个重要变量x2被模型(1) 遗漏了，且x1和x2也相关，那么对β1的OLS 估计值就必然是有偏的。此时，x1被称作“内生”的解释变量，这就是 “内生性”问题。遇到“内生性”问题肿木办？有一个方法就是找工具变量Z。如果存在内生性，则称解释变量为 “内生变量”(endogenousvariable)；反之，则称为 “外生变量”(exogenous variable)。内生性的严重后果是使得 OLS估计量不一致(inconsistent)，即无论样本容量多大，OLS 估计量也不会收敛至真实的参数值。在计量经济学中，把所有与扰动项相关的解释变量都称为“内生变量”。这与一般经济学理论中的定义有所不同。1。与误差项相关的变量称为内生变量(endogenous variable)。2。与误差项不相关的变量称为外生变量(exogenous variable)。二阶段最小二乘法Eviews操作介绍：二阶段最小二乘法的第一阶段就是利用原模型的内生解释变量对工具变量进行OLS，得到解释变量的拟合值；第二步，利用得到解释变量的拟合值对原模型进行最小二乘法，从而得到方程模型的估计值，这样就可以消除内生性的影响。原文阅读：一文读懂内生性问题之二阶段最小二乘法(TSLS)Eviews操作2THRESHOLD门限回归分析阈值回归模型描述了一种简单的非线性回归模型。 TR规范很受欢迎，因为它们很容易。 估计和解释，并能产生有趣的非线性和丰富的动力学。 在TR的应用中，有样品分裂，多重平衡。 非常流行的阈值自回归(TAR)和自激励阈值自回归(SETAR)(Hansen 1999, 2011;波特2003)。在功能强大的特性中，Eviews有选择最佳阈值TR模型选择工具。能够从候选列表中，并且能够指定两种状态的变化和非变化的变量。例如，您可以轻松地指定两种模式的门限模型并允许EViews 估计最优变量和参数、阈值、系数和协方差。并对变化和回归参数的估计。门限回归模型是一种重要的结构变化模型，当观测变量通过未知门限时，函数模型具有分段线性的特征，并且区制发生变化。门限回归模型很容易估计和解释，再加上它具备动态性，所以应用比较广泛。门限回归能够应用于多种模型中。门限变量qt和解释变量Xt、Zt的特征决定了门限函数的类型。如果qt是yt的d期滞后值，则称为自激励(SE)模型；如果门限变量不是被解释变量的滞后变量，则为一般的门限回归(TR)模型。如果解释变量Xt、Zt中仅包含截距项和滞后的被解释变量，则表示自回归(AR)模型。在此基础上易于得出，自激励门限自回归(SETAR)模型中则包括自回归设定和滞后被解释变量两类要素。 Graph and Table If you select View/Model Selection Summary from an estimated threshold equation you will be offered a choice of displaying a Criteria Graph or a Criteria Table:带断点的最小二乘分析方法基本普通最小二乘法假设模型的参数不随观测值的变化而变化。尽管这种假设。结构的变化，以及样本区间参数的变化 ，在应用时间序列分析中起着重要的作用。因此，有大量的研究针对回归方程中参数结构变动的问题。EViews 8提出了结构变动的线性回归估计工具。在Bai (1997), Bai and Perron (1998)中的断点都是已知，先前指定的。一、Estimating Least Squares with Breakpoints in EViews案例所需数据介绍，本节以hansen_jep为例，具体数据如下：要估计一个具有断点的最小二乘方程，请选择Object/New Object….../ Equation or Quick/Estimate Equation，或者从EViews主菜单中选择BREAKLS - Method下拉菜单中带有断点的最小二乘法，或者在命令窗口中简单输入关键字BREAKLS:接下来，单击Options选项卡，显示计算系数协方差矩阵、断点说明、权重和系数名的附加设置。 Specification包括如下选项：The Break specification section of the dialog contains a Method drop-down where you may specify the type of test you wish to perform. You may choose between: • Sequential L+1 breaks vs. L • Sequential tests all subsets • Global L breaks vs. none • L+1 breaks vs. global L • Global information criteria • Fixed number - sequential • Fixed number - global • User-specified这些选项在结构突变检验章节将再次介绍。为了说明断点方程估计的输出，我们使用Han- sen’s (2001)劳动生产率的例子。Hansen的示例使用了1947年2月至2001年4月美国劳动生产率在制造业耐用品行业的测量。工业生产指数与每周平均工时之比增长率。我们估计一个断点模型，使用DDUR与DDUR(-1)和一个常数的回归。输出如下: Specification View显示一个断点回归的总结,该方法用于确定断点。输出的顶部显示断点摘要以及剩下的部分显示了断点确定的中间结果:二、Example为了说明这些工具在实践中的使用，我们采用了美国出口实际利率的数据(from Garcia and Perron (1996) that is used as an example by Bai and Perron (2003a).)选择对象/新对象…从主菜单中 或在命令行中输入命令断点并单击enter。, click on the Options tab and specify HAC (Newey-West) standard errors, check Allow error distributions to differ across breaks, choose the Bai-Perron Global L breaks vs. none method using the Unweighted-Max F (UDMax) test to determine the number of breaks, and set a Trimming percentage of 15, and a Significance level of , to match the test example in Bai and Perron (2003a), we click on the HAC Options button and set the options to use a Quadratic-Spectral kernel with Andrews automatic bandwidth and single pre-whitening lag:输出结果为：点击视图/实际，拟合，剩余/实际，拟合，残差图，在原始序列和残差的旁边，查看样本内的拟合数据:未完待续！◆◆◆◆精彩回顾点击上图查看：计量经济学小白必修课--网课《高级计量经济学及Eviews应用》震撼上架！点击上图查看：《初级计量经济学及Stata应用：Stata从入门到进阶》点击上图查看：《高级计量经济学及Stata应用：Stata回归分析与应用》相关资源：柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型_柯布道格拉斯生产函数...点击阅读全文 打开CSDN，阅读体验更佳参与评论 请先 登录 后发表或查看评论matlab进行道格拉斯筛选,柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型.doc...α , β—— K 和 L 的产出弹性. 经济学中著名的柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数的一般形式为 Q(K , L) = aK α Lβ , 0 < α , β < 1 (1-1) 其中Q, K , L 分别表示产值、资金、劳动力,式中α , β ...[渝粤教育] 九江学院 计量经济学 参考 资料_wx_yuyueshool的博客-CSDN博...B、在柯布—道格拉斯生产函数中,检验规模报酬是否不变。 C、在回归方程中,检验结构是否存在变化。 D、在回归方程中,检验误差项是否服从正态分布。 E、在回归方程中,检验某一参数是否异于零。柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数模型柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数模型，齐微，，柯布-道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas production function）用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数Eviews实现ARDL的步骤.docxEviews实现ARDL 自回归分布滞后模型 EViews 9及以上版本提供了ARDL，自回归分布滞后模型的工具，变量包括了滞后变量和常规解释变量。 其中，EViews 内置了滞后阶数的选择；协整估计；长期趋势的Bounds检验。CD案例分析本文是对CD案例的一个总结，主要是根据用户消费记录，分析用户消费行为，建立RFM模型，分析复购率、回购率等关键指标。希望对其他产品的线上消费数据分析有一定的借鉴价值。 分析过程 准备工作（数据集观察与数据清洗） 用户消费趋势分析（按月）——每月消费总金额、消费次数、产品购买量、消费人数、用户平均消费金额、用户平均消费次数 用户个体消费分析——用户消费金额，产品购买量的描述性统计、用户消费金额和产品购买量分布、用户累计消费金额占比 用户消费行为分析——用户第一次消费（首购）时间分布、用户最后一次消费时间分布继续访问回归系数b的经济含义_计量经济学常见问题汇总来源| 本文由计量经济学服务中心整理转载请联系计量经济学相关问题1计量经济学是分析啥的？包含些什么内容？计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：1、理论检验。2、预测应用。研究对象：计量经济学的两大研究对象：横截面数据(Cross-sectional Data)和时间序列数据(Time-series Data)。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计...继续访问[Day2]计量经济学之ARDL模型ARDL模型模型结构建模步骤 模型结构 ARDL(p,q1，q2)的结构是ϕ(L,p)yt=β1t(L,q1)x1t+β2t(L,q2)x2t+δWt+ut\phi(L,p)y_{t}=\beta1_{t}(L,q1)x_{1t}+\beta2_{t}(L,q2)x_{2t}+\delta W_{t}+u_{t}ϕ(L,p)yt=β1t(L,q1)x1t+β2t(L,q2)x2t+δWt+ut 建模步骤 第一步，建立与该ARDL模型想对应的的ECM模型，并计算其下统计量，以此判断是否存在长期的继续访问eviews怎么回归道格拉斯生产函数_【干货分享】Eviews估计方法汇总1最小二乘法(1)普通最小二乘估计(OLS)：这是使用的最为普遍的模型，基本原理就是估计残差平方和最小化，不予赘述。(2)加权最小二乘估计(WLS) Eviews路径：LS模型设定对话框-----options OLS的假设条件最为严格，其他的估计方法往往是在OLS的某些条件无法满足的前提下进行修正处理的。WLS就是用来修正异方差问题的。 在解释变量...继续访问ardl模型stata命令_小白学统计|面板数据分析与Stata应用笔记（三）#文章首发于公众号“如风起”。原文链接：小白学统计|面板数据分析与Stata应用笔记（三）面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图。笔记内容还参考了陈强教授的《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》长面板数据分析上两篇笔记我们讲到了短面板数据分析。短面板数据分析主要关注对不可观...继续访问面板数据分析复习总结一、混合回归和固定效应模型和随机效应模型 类型、特点、基本假定、模型估计、模型设定检验、检验判定 二、固定效应模型和随机效应模型的不同点 三、SUR模型、SWAMY模型、HSiao模型 类型、特点、基本假定、模型估计、特点 四、平均个体回归模型和平均时间回归模型 五、各种检验的优缺点 ...继续访问ardl模型stata命令_二值模型的Stata命令二值模型的 Stata 命令为probit y x1 x2 x3,r (probit 模型) logit y x1 x2 x3,r or (logit 模型) 选择项“r”表示使用稳健标准误(默认为普通标准误)；选择项“or”表示显示几率比(odds ratio)，不显示回归系数。完成 Probit 或 Logit 估计后，可进行预测，计算准确预测的百分比，或计算边际效应：predict y1 (...继续访问ardl模型stata命令_Stata新命令快讯: 有向无环图、模糊倍分法等Stata 连享会： 知乎 | 简书 | 码云连享会 最新专题 直播编者按： 自今日起，Stata 连享会 (公众号 StataChina) 将开设「Stata新命令快讯」专栏，定期推送 SSC 网站上发布的最新命令，对于我们认为重要的命令进行标注。 对于您感兴趣的命令，可以直接在 Stata 命令窗口中输入 ssc install 命令名称, replace 进行下载。下载完成...继续访问ARDL模型笔记毕业论文打算用ARDL模型做，所以查了一些资料，虽然以后可能不会再用了，说到底也是一个经验。可能有错误，还望赐教。 ：Autoregressive distributed lagged model Yt= a*Yt-1 +b*Xt + c*Xt-1 + ...+ d 是基于自回归的拓展，加入了其他滞后项，在模型的构建上是格兰杰因果的进一步发展，但对于回归结果的显著性并没继续访问8145v5 参数_参数估计一、估计量与估计值、点估计、区间估计1、参数估计：用样本统计量去估计总体的参数。2、估计量：用于估计总体参数的统计量的名称如样本均值，样本比例，样本方差等例如：样本均值就是总体均值 的一个估计量3、参数用 表示4、估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值如果样本均值 =80，则80就是 的估计值5、点估计用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值例如：用样本均值直接作为总体均值的估...继续访问浙江大学【面板数据分析与STATA应用】——第三讲内生性与工具变量法解释变量和误差项存在内生性问题 内生性问题来源 内生性问题主要来自于三个方面，分别为：遗漏变量、联立性以及度量误差 遗漏变量 遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但却没有控制的变量。这些变量最后进入了误差项，从而导致误差项与解释变量相关，进而导致了内生性问题。 联立性 联立性是指一个计量方程中的核心解释变量A对被解释变量B产生影响，反过来，被解释变量B又对A产生影响。 如果B对A有正向的影响，正向冲击就会导致A增加，从而导致核心解释变量A与误差项正相关。 如果B对A有负向的影响，正向继续访问最新发布 eviews怎么回归道格拉斯生产函数_受限因变量模型及Eviews应用1前言在现实生活中，有时候会遇到这样的额问题，因变量是连续的，但是会受到某种限制，这时候就不能按照一般的模型进行估计。有时候所谓的因变量的观测值来源于总体的一个受限制的子集，但是却不能完全的反应总体的实际特征，此时需要用到建立首先因变量模型俩腿短总体的特征。例如我们在对居民收入做调查时候，通常会有一个区间，例如大于5万的取一个值，然后小于2000的取一个值。这个时候这个最低的和最高的我们...继续访问基于柯布-道格拉斯生产函数的煤矿产能分析研究正确的产能分析方法对于煤矿优化人员结构,提升效率极为重要。基于柯布-道格拉斯生产函数,以美国井工矿为例,分析了人员投入与产能之间的关系,得出美国井工矿现有人员条件下合理产能区间。对于我国西部优质煤炭产能释放过程中人员结构规划提供了有益借鉴。eviews教程之CES生产函数比较方便快的计算CES生产函数计算步骤及过程。ARDL模型 eviews操作详细分析评论留言说明你的需要。 ARDL模型 eviews操作详细分析继续访问Eviews ＆界面新功能介绍Eviews ＆界面新功能介绍 本文其中一些是自己的整理，也有一些是经管之家论坛中一位热心、好学坛友的整理，其中只是简单介绍一下这两个新版本的部分特性，分享出来，有兴趣的看客可以一起学习、进步。 Eviews 8 一、变量显示 估计参数界面得到加强，打入头几个词，会有相关关联字段的出现，方便写入变量。 二、工作表的详继续访问热门推荐 使用Eviews做简单线性回归写论文过程中，发现管理类哟呵发文，大多数是写数理模型，一般刊物上的文章都是提出一个模型，然后使用算例来证明模型的可行性和有效性。但是管理类论文的这套老做法已经很难行的通了。相比之下，经济类的论文发表在一般刊物上的做法就是使用计量经济模型对一些经济现象或规律进行实证研究，相对来讲这套做法仍旧是行得通的。以前轻视回归的我，现在再也不敢轻视回归模型了。因为计量经济学数理模型方法的核心就是回归模型。以前正继续访问eviews命令本命令集几乎涵盖了 Eviews 中所有命令，视图和过程的完整列表我们分为基本命令、矩阵和字符串函数以及编程语言三个面加以介绍，在每一个面的列表按照字母顺序排。eviews柯布道格拉斯生产函数。
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
回归分析毕业论文课题
统计学本科生,毕业论文题目是研究定性多元回归分析你这个就是这么简单的要求吗还是有更详细的说明具体谈清晰的的
梁广1，2邵长高1，2
（1.广州海洋地质调查局 广州 510760；2.国土资源部海底矿产资源重点实验室 广州 510760）
第一作者简介：梁广（1972—），男，工程师，主要从事网络管理和数据管理工作，E-mail:。
摘要 近年来资源勘探已经覆盖大部分陆地区域，越来越多的国家把目光投向海洋。海洋作为一个巨大的能源和资源宝库在国民经济、军事战略等的重要性也日益显现。各个国家竞相制定海洋科技开发规划、战略计划，优先发展海洋新技术［1］。如何有效的从海量海洋地质调查数据中获取有用信息是海洋新技术研究中的重要研究内容。论文针对海洋地质调查数据研究技术应用需求，引入了回归分析模型到海洋地质调查数据库中，详细介绍了回归分析的技术方法和在海洋地质调查数据库研究中的应用优势，为海洋科学研究提供了技术支持。
关键词 海洋地质 回归分析 数据库
1 前言
随着陆地资源的消耗和人类对能源越来越强烈的需求，海洋作为一个尚待大规模开发的能源和资源宝库引起各国越来越多的关注。我国作为世界上最大的发展中国家对能源的需求也在大幅增加，近年来我国石油进口数量急剧增长，据估计到2020年我国石油进口依存度将达到60%。党和国家领导人多次提出“资源、能源、特别是油气资源，已成为我国经济和社会发展的重要因素，解决后备能源问题是保证国家经济安全的大事”。随着我国国土资源大调查和海洋地质专项调查的开展，大量的海洋地质数据被收集和积累，并建立了多个满足各自业务需求的信息系统和数据源［2］。如何有效的从海量海洋地质调查数据中获取有用信息是海洋新技术研究中的重要研究内容。论文针对海洋地质调查数据研究技术应用手段的需求，引入了回归分析技术到海洋地质调查数据库中，详细介绍了回归分析的技术方法和在海洋地质调查数据库研究中的应用优势，为海洋科学研究提供了技术支持。
2 回归分析概述
概述
回归分析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。回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析［3］。回归分析预测法可以从各数据之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法，通过对与预测对象（y）有联系的多个因素X1，X2，……，Xk建立回归模型。求出的回归模型是否合理，是否符合变量之间的客观规律性，引入相关因素是否有效，变量之间是否存在线性相关关系，模型能否付诸应用，这要通过检验决定。本文给出了两方面的检验：一方面为实际意义检验。即利用理论所拟定的期望值与实际结果相比较是否相符。另一方面为统计检验：分别为拟合优度检验（R平方检验）、方程显著性检验（F检验）、变量显著性检验（t检验）［4］。论文主要介绍一元线性回归分析在海洋地质调查数据库中的应用。
一元线形回归分析模型
线性回归分析可以描述两个要素之间的回归关系。线性回归分析公式为：yi=a+bxi+εi.其中a和b为参数.εi是误差.我们定义Q（a，b）a为总误差。则：
南海地质研究（2014）
对公式两边的a和b求导得：
南海地质研究（2014）
南海地质研究（2014）
x表示x的平均值.y表示y的平均值.
关系系数R2求值方法为［5］：
南海地质研究（2014）
多元线形回归分析模型
研究对象y受多个因素x1，x2，x3，…xn的影响，假定各个影响因素与y的关系是线性的，则可建立多元线性回归模型：
y=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε
式中：x1，x2，……，xk代表影响因子；ε 为随机误差；y 代表所研究的对象，即预测目标［3］。
统计检验
统计检验是运用数理统计的方法，对方程进行检验、对模型参数估计值的可靠性进行检验。这主要包括拟合优度检验、方程显著性检验、变量显著性检验，即常用的R2检验、F检验和t检验。
拟合优度检验（检验）：
拟合优度检验就是检验回归方程对样本观测值的拟合程度。又称为复相关系数检验法，它是通过对总变差（总离差）的分解得到。
南海地质研究（2014）
其中
南海地质研究（2014）
总变差平方和S总是各个观察值与样本均值之差的平方和，反映了全部数据之间的差异；残差平方和S残是总变差平方和中未被回归方程解释的部分，由解释变量x1，x2……，xk中未包含的一切因素对被解释变量y的影响而造成的；回归平方和S回是总变差平方和中由回归方程解释的部分。对于一个好的回归模型，它应该较好地拟合样本观测值，S总中S残越小越好。于是可以用：
南海地质研究（2014）
求得［4］。
方程显著性检验（F 检验）：
对于多元线性回归方程，方程显著性检验就是对总体的线性关系是否显著成立作出推断，即检验被解释变量y与所有解释变量X1，X2，……，Xk之间的线性关系是否显著，
南海地质研究（2014）
即F统计量服从以（k，n-k-1）为自由度的F分布。首先根据样本观测值及回归值计算出统计量F，于是在给定的显著性水平a下，若F＞Fa（k，n-k-1），则拒绝H0，判定被解释变量y与所有解释变量x1，x2，……，xk之间的回归效果显著，即确实存在线性关系；反之，则不显著［4］。
变量显著性检验（t检验）：
对于多元回归模型，方程的显著性并不意味每个解释变量对被解释变量y的影响都是重要的。如果某个解释变量并不重要，则应该从方程中把它剔除，重新建立更为简单的方程。所以必须对每个解释变量进行显著性检验。
在给定的显著性水平a下，若｜ti｜＞ta/2（n-k-1），则拒绝H0，说明解释变量xi对被解释变量y有显著影响，即xi是影响y的主要因素；反之，接受H0，说明解释变量xi对被解释变量y无显著影响，则应删除该因素［4］。
3 应用实例
论文利用线形回归分析模型对南海海域海洋沉积物温度进行了分析，其中散点图显示如图1所示，回归分析结果见表1。
图1 水深与沉积物温度散点图
Water depth temperature
表1 水深沉积物温度回归分析结果 The regression analysis result for Water depth temperature
读取回归结果如下：
截距：a=；斜率：b=；相关系数：R=；测定系数：R2=；F值：F=。
建立回归模型，并对结果进行检验
模型为： 。
F值的计算公式和结果为：
南海地质研究（2014）
其中P＜。回归结果证明，沉积物温度与海水深度有着密切的关系，但是通过散点图显示，并不是温度越深沉积物温度越低。而是受到其他例如海底热流，海洋环流等因素的影响。
4 结语
本文介绍了回归分析在海洋地质调查研究中的应用，同时提供了回归分析的技术原理及实现方法，并通过对南海沉积物与海水深度关系模型进行了应用分析，回归结果显示了两者具有密切但是存在不确定性的关系。实验结果得到有效的应用。
参考文献
［1］单宝强，毛永强.中的坐标系定义与转换［J］.黑龙江国土资源，11，38-39
［2］苏国辉，孙记红，等.2011.海洋地质数据集成中的关键问题和方案［J］.海洋地质前沿，11（27）：51
［3］百度百科.回归分析.
［4］沈聪.2009.基于EXCEL的回归分析在足迹分析上的应用［M］.辽宁警官高等专科学校本科毕业论文
［5］Cottrell Analysis：Basic ：//～cottrell/ecn215/
The Marine Geological Survey Based on Regression Analysis
Liang Guang1，2，Shao Changgao1，2
（ Marine Geological Survey，Guangzhou，510760； Laboratory of Marine Mineral Reasources，MLR，Guangzhou，510760）
Abstract：The new resources survey had covered most of the continental area at ，the ocean resources have attracted more and more attention now as it is a huge resource and energy reservoir that had a profound meaning to national economy and military energy competition made manly countries developed new technology project and put the new ocean technology as the primary study ，how to abstract useful information from marine geological survey data is one of the most important study paper focuses on the study of the deficit of marine database technology and introduces regression analysis model and the application advantage of purpose of this paper is to provide the technology support for marine word：Marine geology；Regression analysis model；Database
这些数据是保密的......