主成分回归分析在经济学中的应用

本文针对销售数据实例,采用多元回归分析,得到回归预测模型,但由于多元统计回归不能处理多重共线性,将产生较大误差。为了避免这种共线性,本文采用主成分回归模型来预测销售利润,得出优于多元线性回归的预测模型。这种回归不但可以在多元的情况下起到降雏的作用,还可以排除多元线性回归不能解决的多重共线性,使误差减小,得到更实用的预测模型。     

基于主成分回归的居民消费价格指数分析

该文以主成分回归模型为理论基础,研究了1994-2012年全国31个地区的食品、烟酒及用品、居住、交通通讯、医疗保健个人用品、衣着、家庭设备及维修服务和娱乐教育文化用品及服务等居民消费价格分类指数对居民消费价格总指数的影响。通过分析发现,食品和居住指数对居民消费价格总指数的影响最大。     

基于主成分法的兵团农业信息化发展测评分析

本文从农业的发展基础、环境、信息主体和生产消费四个层面出发,构建农业信息化测评指标体系,在此基础上运用主成分法对兵团农业信息化水平进行综合测评。得出结论:提取出两个主成分,F1包涵绝对多信息且呈增长趋势,F2信息覆盖较少且发展呈倒U型,但总体得分呈逐年上升趋势,体现兵团农业信息化发展的良好趋势,并提出促进兵团农业信息化发展的参考建议。     

主成分分析和回归法在高校学费标准评价中的应用

我国高等学校学费合理性问题已经成为社会关注的热点问题.针对影响高校学费标准的多个因素,采用主成分分析法(PCA)提炼出较少的关键指标,这些指标是原来指标的修正和量化,它们不仅充分反映了原指标的信息,而且大大简化了评价体系.然后通过主成分回归法(PCR)计算出各高校的综合得分及排名,最后利用模糊聚类检验法和灰色关联分析法对结果进行了检验,证明了该评价体系的可靠性.     

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。     

主成分回归分析在收入分配中的应用

采用主成分回归分析的方法,对贵州省城乡居民收入差距作实证分析。依据1979～2008年的数据,选取贵州省城乡居民的收入、消费、人口、教育、农业等几大方面的相关指标。实证结果显示,不论是从定性角度还是从定量角度分析,贵州省城乡居民收入差距都呈现增长趋势。     

主成分分析和回归分析在水稻土质量评价中的应用——以桐城市为例

运用主成分分析和多元线性回归相结合的方法对桐城市水稻土资源进行质量评价,文中选用了桐城的24个典型土种,12个变量（评价项目）,先对土种理化性质进行数字化处理,通过计算机输入处理过的标准化数据,采用主成分分析法筛选出影响水稻土生产力的8个主导因子,再应用回归分析对这8个入选因子进行全回归分析得出回归方程,用这8个入选因子的回归系数求得其权重以及土种各因子的具体评价指数,最后进一步对所有土种进行综合评价并进行归类分等,评价结果与实际完全一致。     

主成分回归法研究热分析中样品用量与表观活化能实测值之间的关系

以硫酸镍热分解过程为例，使用主成分回归法拟合了样品用量与表观活化能实测值之间的关系式，并讨论了主成分回归法在这一类问题中应用的特点。     

基于Logistic回归分析模型的足球彩票预测方法

本文收集了2010年-2011年意大利足球甲级联赛前30场比赛中得分、积分、主客场情况、净胜球数等数据,首先对数据做主成分分析,剔除影响不显著的变量,然后运用多分类Logistic回归方法,建立Logistic回归模型,预测比赛结果.结果显示:对2010年-2011意大利足球甲级联赛结果影响较大的是主客场,多分类Logistic回归模型判断正确率较高.     

加工贸易与我国经济增长关系的回归模型分析

利用回归分析的方法分析加工贸易与我国经济增长的关系,估计了加工贸易的贡献程度．通过建立最优回归方程,得到了我国经济增长与各变量的线性方程．并通过主成分分析和聚类分析,提出了加工贸易对我国经济影响的具体形式,并表明加工贸易和一般贸易在不同阶段对我国经济影响是不同的．将20多年来我国的贸易分为3个阶段,这符合我国对外贸易政策的阶段性,并估计了这3个阶段的加工贸易对我国经济增长的贡献率。     

影响新疆生产建设兵团建筑业总产值的相关因素的分析

根据１９９６年《新疆生产建设兵团统计年鉴》有关建筑业的统计资料,利用线性回归方法,对影响兵团建筑业总产值的因素进行了分析。结果表明,主要的影响因素为：职工年平均人数、技术装备率和劳动生产率,而劳动生产率是影响总产值的最主要的影响因素,同时,要提高兵团建筑业总产值,其技术装备率也有待于提高。     

云南省旅游业总收入对GDP贡献的线性回归分析

旅游业的产业地位及其在经济社会发展过程中的作用一直以来都是旅游经济研究的热点和难点问题，只有确定旅游业的经济贡献，才能根据国家或地区实际制定具体的产业发展政策。在前人研究的基础上，借用计量经济学的工具对旅游业总收入对GDP的贡献进行线性回归分析，针对旅游业产业贡献的有限性提出相应的对策和建议。     

对我国工农业总产值的分析与建模

针对我国工农业总产值1952年-2010年的数据进行了研究,运用了统计学中的建模方法,并使用了SAS软件,对历年数据建立了时间序列模型,揭示出了数据的变化规律,可以通过模型对以后几年工农业生产总值进行预测。     

国内工业生产总值的时间序列模型研究

选择非季节模型、季节模型、乘积季节模型,在SPSS系统下,采集2000年7月到2006年12月国内工业生产总值的原始数据进行分析找出其特征,从模型识别、参数估计、适应性检验和实际拟合4个方面来确定最符合国内工业生产总值发展规律的时间序列模型.分析结果表明,季节模型、乘积季节模型的Q值都小于相应的χ02.05(M)值,而非季节模型相反;乘积季节模型对2006年各个月份国内工业生产总值的预测值与实际值的平均相对误差低于季节性模型,预测值与实际值拟合最好.乘积季节模型最符合国内工业生产总值的发展规律,对各大中型企业和国家相关部门统一规划有较大的参考价值.     

厦门市工业总产值时间序列分析研究

运用传统时间序列季节模型和Box-Jenkins的随机序列模型ARIMA（p，d，g）模型分析法，选取1999年1月至2005年8月厦门市工业总产值资料，建立厦门市工业总产值动态预测模型进行试预测。探索合适的预测模型来对厦门市工业总产值进行短期预测。     

中国农业产出水平的影响因素分析

采用典型相关分析法,选取农业总产出、农业劳动生产率和农业总产出增长率做为体现农业产出水平的三个指标,以农林牧渔业劳动力数量、农业机械总动力、农村用电量、有效灌溉面积、农作物总播种面积、化肥施用量（折纯量）和农民劳动力文化程度等影响农业生产水平的投入要素为指标,构建农业投入产出的典型相关模型,定量分析我国农业产出水平与生产要素投入之间的相关程度.结果表明,农业产出水平主要由农业劳动生产率和农林牧渔业总产出反映,而农业机械化程度、农业电力化程度、农业生产资料投入以及农民劳动力文化程度等农业生产投入要素是影响农业产出水平的重要因素.因此,加快推进农业机械化和电气化,加强农民劳动力的科学文化教育,将是提高农业产出水平和促进农业现代化的有效途径.     

贵州省工业生产总产值的趋势分析和预测

以贵州省 1998年 - 2 0 0 0年工业生产总产值为依据 ,用时间序列的最小平方线性拟合数学方法对工业生产的长期趋势量化测定 ,并用自回归预测法对贵州省未来的工业生产值进行预测     

基于回归分析的世博会影响力的定量评估

针对2010年全国大学生数学建模竞赛B题,根据回归分析法建立评估指标,提出回归分析评估法。定量评估了上海世博会对上海市生产总值的影响力,得出了世博会对上海市生产总值影响力的量化指标值。     

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.     

高校图书馆总经费与科研成果数量相关性实证研究

选取中国200所高校作为研究对象,对各高校图书馆2013年年度总经费和科研成果数量进行了相关性分析,对二者关系进行了回归分析。结果显示,高校图书馆总经费和科研成果数量之间在一定范围内存在显著的一元线性相关性。