基于糖尿病与民族因素的多元线性回归分析

基于多元线性回归分析的理论,对糖尿病发病人数与民族因素之间的多元线性关系进行探讨,并建立他们之间相关的回归方程.最后,对所得到的回归方程进行显著性检验.     

安徽省碳排放量的实证研究

采用加权最小二乘法和多元线性回归模型建立了安徽省碳排放量影响因素的实证模型,并进一步运用向量自回归模型对安徽省的产业结构、经济水平和碳排放量进行Johansen协整检验、脉冲响应分析.研究表明,产业结构和经济水平这两种影响因素与碳排放量之间存在一种长期均衡稳定的关系,并根据分析结果提出了相关建议.     

东风本田员工月收入与受教育程度、年龄的回归分析模型

本文运用相关和线性回归等统计方法,对影响企业员工月收入的两组变量教育程度和年龄分别进行了相关分析、线性回归分析,建立了收入模型,分析了企业员工收入主要受教育程度因素的影响。     

基于多元线性回归模型的我国世界冠军人数影响因素分析

运用多元线性回归模型分析了我国当年获得世界冠军人数与我国当年总人口数和当年国内生产总值两个外部环境,以及二级以上运动员人数和各级体育系统职工人数两个内部环境,这4个影响因素之间的关系.首先用灰色关联分析,得到作为子因素数列的4个影响因素和作为母因素数列的当年获得世界冠军人数之间的关联度.为了进一步知道每个因素和当年获得世界冠军人数的具体函数关系,利用多元线性回归分析,构建每年获得世界冠军的人数与4个影响因素之间的多元线性回归模型,且通过F检验证明模型与实际相符合,为我国运动员的训练和国家政策的制定提供理论依据.     

曲线估计方法应用

曲线估计方法是对2个相关变量函数关系的研究.当变量之间有显著线性关系时,可以用线性回归分析建立线性回归方程,但当变量之间有明显曲线关系时,可以采用曲线估计方法来建立变量间的模型,通过具体实例说明曲线估计方法的应用.     

基于多元线性回归模型的海西州地区糖尿病发病情况研究

通过EViews软件对青海海西州地区糖尿病发病例监测登记资料进行统计分析,同时进行多元回归模型拟合,观察与糖尿病发病率相关的一些因素的发展趋势,建立了多元线性回归模型,并进行了实际值与预测值的比较.     

道路交通事故多元线性回归模型及其检验方法

根据多元线性回归分析基本原理,以道路交通事故数据为研究基础,依据我国道路交通安全法及实施条例等相关规定,选择导致道路交通事故发生次数和死亡人数比例较多的主要因素:超速行驶、无驾驶证与无牌照和酒后驾驶机动车等三个因素,建立道路交通事故次数的多元线性回归分析数学模型;重点结合显著性检验原理,对所建立的回归分析模型是否有意义以及如何检测导致道路交通事故发生的各个因素对回归模型的显著作用给出了检验方法,为合理、科学和有效地进行道路交通事故预测提供了理论依据。     

基于因子-主成分回归分析的股价技术分析研究

介绍了回归分析中多元线性回归的理论及应用方法,并以股价技术指标为研究对象,利用spss统计分析软件,建立了短期股价变动的多元线性回归模型。同时讨论了被选为自变量的参数之间存在的多重共线性问题,并分析该问题对线性回归分析结果造成的影响。因子-主成分分析的核心是用较少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。主成分分析的主要思想是:从自变量中提取出新的变量,这些变量是原变量的适当线性组合,并且互不相关,因此应用SPSS软件进行数据缩减、提取主成分,并以主成分因子为新的自变量建立主成分回归方程,消除了多重共线性对回归模型的影响。最后对不同模型的测试结果进行了比较、分析,验证了因子-主成分分析在解决实际经济问题中的有效性。     

劳动力投入对中国建筑业影响的实证分析

本文是以基础的计量经济学分析工具，通过建立多元线性回归模型，对影响中国建筑业的因素作了初步的讨论。经过对相关变量的筛选，得出了影响建筑业的两个重要因素，在此基础上得出一个二元回归模型，并就模型进行分析，实证分析了一些基本结论。     

基于SIR方法分析重庆市粮食产量

主要基于切片逆回归(Sliced Inverse Regression,SIR)方法对1978-2013年重庆市粮食总产量的影响因素进行分析和预测.先对影响重庆市粮食总产量的4个重要因素进行降维,降维后的第一主方向与重庆市粮食产量具有线性回归关系,再基于最小二乘法对参数进行估计,回归模型拟合效果较好,由此对重庆市粮食产量作合理预测.     

四川农业劳动力状况统计分析

根据四川农村劳动力从1990年到2003年分布情况，运用多元线性回归分析，偏相关系数分析，找出影响四川农村劳动力分布情况的主要因素及其规律．     

主成分回归对脑卒中发病与环境因素间关系的解析

脑卒中的诱发已经被证实与环境因素包括气温和湿度之间存在密切关系.对脑卒中的发病环境因素进行分析可以对脑卒中高危人群进行风险评估并及时采取干预措施,而平均气压、最高气压、最低气压、平均温度、最高温度、最低温度、平均相对湿度、最低相对湿度8个自变量之间的共线性使得用多元线性回归方法得到的回归方程的精度降低.运用主成分回归分析,对脑卒中发病人数与环境因素进行了深入解析,结合统计软件SPSS的分析结果,给出了计算主成分的正确表达式,并将主成分与发病人数进行多元线性回归,最终确定了脑卒中发病人数与8个环境因素间的数学模型.     

一种基于SVR的综合预测方法及应用

针对一类因变量具有复杂自变量、且不具备相同采样周期的预测问题，综合运用支持向量回归估计(SVR)、多元回归和主成分分析等多种数据分析技术，提出了一种综合预测方法，建立起了飞机故障率与其错综复杂的影响因素间的一种数学关系，并且采用航空装备质量控制的统计数据对所提出的方法进行了实验，预测结果显示了方法的有效性。在影响因素量化过程中，还引入了Pearson相关系数方法。     

成都城市化进程的趋势分析

根据成都市的相关统计数据,运用相关分析及主成分分析的统计方法探寻影响成都城市化进程的因素,并利用回归分析对成都城市化进程进行趋势分析.     

基于主成分回归分析的环境因素与学生身高关系的研究

为探讨环境因素对学生身高的影响,对30个城市2010年18岁汉族男女学生身高平均数与相应城市的海拔高度、地理纬度、经度和2010年前18年的年降水量、年平均气温、年平均湿度、年日照时间和年人均GDP等环境指标进行相关分析和主成分回归分析.结果显示:不同纬度、经度地区的城市18岁汉族学生身高的差异明显;除海拔高度外,另7项环境指标与学生身高具有相关关系,但环境指标间相关程度较高,独立性差,存在共线性问题;环境指标主成分分析提取了2个主成分,分别代表气象因素和社会经济因素;用其得分建立了与城市18岁男、女学生身高的主成分回归方程,并将其转换为与原环境指标之间的线性回归方程用于推测2010年和2005年18岁学生的身高,推测精度高.因此,身高与海拔高度无相关,与纬度、经度、年日照时间和年人均GDP呈正相关,与年降水量、年平均气温和年平均湿度呈负相关;若城市的这些环境指标已知,即可预测其学生的身高.     

线性回归模型复相关系数的影响评价

在线性模型中，复相关系数作为模型拟合程序的度量是一个常用的统计量，但它对异常值及影响点是很敏感的，本文用数据删除法及局部影响分析讨论复相关系数的影响点的识别问题，在各种情况下都得了了相应的诊断统计量，最后用一实例加以说明。     

PM2.5影响因素的主成分回归分析与预测

应用主成分分析和多元回归分析法对空气质量指数(AQI)进行分析,首先对数据进行Alpha可靠性分析、主成分分析得到两个主成分变量,进而对它们和PM2.5浓度进行多元回归分析,并且进行显著性检验,发现PM2.5与这两个主成分变量具有线性回归关系,最终得到一个1-α的置信区间,从而结合实际提出一些降低PM2.5浓度的对策。     

基于小型超市POS系统数据挖掘分析方法的应用

在零售业的数据分析中,购物篮分析是一种最为行之有效的方法,购物篮分析的目的就是在顾客的购买交易中分析出能够同时购买一类产品或一组产品的可能性.但是,具体采用何种分析方法和分析工具来进行购物篮分析,目前在数据挖掘领域还是个盲点.据此提供了一种实用、高效的面向小型超市的购物篮分析方法.以一个面向小型超市的购物篮分析应用实例为背景,介绍了一种利用市场上常见的数据分析工具(SPSS、EXCEL等)对数据进行相关分析和回归分析计算出决定系数和相关系数并导出实际关联结果的实际方法.并提出了基于线性回归方程的关联结果的验证方法.     

基于LABVIEW的静电电位动态测试系统

基于LABVIEW的虚拟仪器技术设计了静电电位动态测试系统,并将其用于实际静电工程项目.模拟危险品作业工况,实时记录模拟作业过程中静电电位的变化,进行静电隐患的分析.进行单因素试验得到了不同相对湿度、摩擦次数、分离速度下的静电电位曲线.并利用非线性回归分析方法和Origin软件对实验数据进行了分析,得出了各因素与静电电位之间的回归模型及其Matlab拟合曲线.结果表明,摩擦起电的静电电位与环境相对湿度呈负相关,在一定数值范围内与摩擦次数和分离速度呈正相关.