Excel在一元线性回归分析中的应用

在《统计学》的教学中,利用传统方法讲解＂回归分析＂时,由于学生对相关参数的繁琐计算过程普遍具有畏难心理,常常导致教学效果不太理想。针对这个问题,本文提出了辅以Excel进行教学的见解,并以实例讨论了如何借助Excel统计函数,实现简单、便捷地完成一元线性回归分析。     

EXCEL在一元线性回归分析中的应用

通过调查一个餐饮连锁店,附近学校大学生的人数和季度销售额存在线性关系,建立一个以大学生人数为自变量,而季度销售额为因变量的回归模型,用EXCEL进行回归分析并预测季度销售额,说明EXCEL在回归分析中的应用。     

一元线性回归数学模型在牡丹江农垦地区公路运输量预测分析中的应用

本文在充分的数据调查基础上,运用科学的理论和方法对牡丹江农垦地区的运输量进行预测与分析。通过本文的预测分析比较科学地反映了该地区运输量的变化趋势,这对确定该地区交通设施的容量、运输企业制定生产目标和作出各种经营决策等有着重要的参考意义。     

线性回归在经济预测中的应用

本文着眼于经济问题中变量之间的相关性,引入统计学中的回归模型,采用最小二乘法对其加以预测。并举实例对具体预测过程加以说明,最后进行经济及统计检验说明其合理性。     

遥感技术和SEBAL模型在干旱区腾发量估算中的应用

陆地表面的腾发量分布具有很大的空间变异性,而传统方法只能进行点上的计算。为反映表面腾发量的空间特征,引入遥感技术和SEBAL(surface energy balance algorithm for land)模型。遥感技术能够方便、快捷地获取地面信息,而SEBAL模型则利用Landsat TM/ETM影像获取的遥感信息计算区域腾发量。该文在SEBAL模型的基础上,针对具体研究区域的客观情况进行参数改进,在ERDAS软件支持下,计算获得了研究区域地面反照率、地面温度以及各能量分量的空间分布。结果分析表明,参数改进后模型计算过程简捷,结果基本合理,具有广阔的应用前景,尤其对于缺乏观测资料的地区,更是一种行之有效的方法。     

多元线性回归分析实例分析

多元线性回归是简单线性回归的推广,研究的是一个变量与多个变量之间的依赖关系。作为质量统计软件领域的领导者,MINITAB是一个精确的、强大的、使用方便的统计软件。多元回归分析预测法,是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析。该文通过一个具体实例介绍如何运用MINITAB软件,建立儿子身高与父母身高、年锻炼次数的多元线性回归模型,并对MINITAB的输出结果进行分析,得出方程效果良好的结论。     

数字滤波在线性回归分析在BHF—I仪中的应用

对数字滤波方法在ＢＨＦ－Ｉ仪中的应用及线性回归分析用于浓度值的定量计算等进行了详细地讨论。实验结果表明，其效果较好。     

PSO算法在多元线性回归分析问题中的应用

粒子群优化算法（PSO）是一类实用有效的随机全局优化技术．本文简要地介绍了PSO算法的基本原理,具体地描述了使用PSO算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果．通过计算机仿真测试,表明PSO算法在解决多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法．     

多元线性回归在矿体开采中的应用

运用正交有限元原理，对影响矿体开采的主要结构参数进行正交试验分析，用三维有限单元法求得矿体开采在数值模拟极限状态下的顶板极限厚度，并采用多元线性回归的方法推得矿体顶板极限厚度与主要开采结构参数之间的关系式，然后用工程实例验证了推得关系式的可靠性。     

土工实验中的线性回归应用分析

土工实验一般要求实验报告要及时准确,实验数据一般遵循一定的数理关系.利用线性回归系数法来处理土工实验中的繁多的数据,可以使土工实验烦琐的计算、复算、作图大大简化,经过大量的剪切、液塑限联合试验表明,其结果也相当准确.     

多元线性回归在矿体开采中的应用

运用正交有限元原理,对影响矿体开采的主要结构参数进行正交试验分析,用三维有限单元法求得矿体开采在数值模拟极限状态下的顶板极限厚度,并采用多元线性回归的方法推得矿体顶板极限厚度与主要开采结构参数之间的关系式,然后用工程实例验证了推得关系式的可靠性。     

基于人工鱼群算法的多元线性回归分析问题处理

人工鱼群算法(AFsA)是一种基于动物行为的自治体寻优模式,依据鱼类活动特点构建的新型智能仿生算法.简要介绍了AFSA算法的基本原理,描述了使用AFSA算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果.仿真实验结果表明,AFSA算法在处理多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法.     

一种改进的线性回归模型

本文阐述了一种改进的线性回归模型——偏最小二乘回归模型的基本原理,并结合实例指出当变量间存在着线性关系时,普通的多元线性回归建模方法会失效;通过对偏最小二乘回归模型和主成分回归模型的系数估计精度及预测精度两方面的比较,说明要消除变量间的线性关系,前者优干后者。     

多元线性回归在重庆市卫生事业统计情况中的应用

本文研究了4种常用的最佳回归模型的选择方法,并且运用Excel和Spss程序,通过案例分析、证明了本文所提供的选择理论的合理性,具有较高的实际应用价值．     

线性回归模型LIU估计的影响分析

研究了线性模型中LIU估计的影响分析问题,得到了原模型与数据删除、方差扰动及均值漂移模型间——线性回归有偏估计(LIU)估计的关系式,给出了影响度量的计算公式。     

基于加权整体最小二乘的多元线性回归分析

针对变形监测数据中自变量和因变量观测向量都含有误差、且采用一般最小二乘估计是有偏的这一问题,引入EIV模型,并顾及各自变量观测精度的不同,采用加权整体最小二乘对待估参数进行估计。长江三峡库区滑坡监测实验表明,基于加权整体最小二乘的多元线性回归分析能更好地对回归方程进行参数估计,可明显提高形变预测精度。     

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

线性回归方程显著性的事先检验问题

在进行线性回归分析时,提出先进行线性回归方程的检验,若零假设H0:β1=0或H0:β1=β2=…=βp=0被拒绝了,然后再建立线性回归方程,亦即线性回归方程的事先检验问题.     

端面顶板冒落高度影响因素 多元线性回归分析

基于数理统计的方法,对影响端面顶板稳定性的多个因素进行了正交试验分析,将顶板冒落高度作为判断指标,得到了各因素的影响程度.影响程度从大到小依次为裂隙发育程度风化岩体强度推进速度端面距=支架初撑力采高.然后,假设端面顶板冒落高度与各影响因素线性相关,采用统计分析软件SPSS对各因素进行多元线性回归分析,结果表明,各因素与顶板冒落高度的线性关系成立,且得到了各因素的回归方程.最后,根据分析结果提出了预防端面顶板冒落的具体措施,为控制端面顶板提供依据.