基于Excel的矿石小块体重多元线性回归模型应用分析

Excel"数据分析"的"回归"是快速建立多元线性回归模型的有效工具,同时也隐藏了建立多元线性回归模型的细节。本文对回归参数βj的求解过程,随机误差项μi的方差σ2的表达方式,以及拟合优度、误差分析、方程的显著性检验(F检验)和回归系数的显著性检验(t检验)的检验过程进行了详细阐述,并基于Excel对矿石小体重的多元回归模型的成功建立进行了系统分析。     

基于GM(0,N)模型的煤自然发火期预测

为科学准确预测煤自然发火期,运用灰色系统理论,基于灰色关联分析,选取煤样工业分析中的灰分、挥发分和元素分析中的C、H、O、S含量作为系统相关因素,建立了预测煤最短自然发火期的GM(0,7)模型,经后验差检验,模型精度为优;通过与多元线性回归模型预测结果对比,GM(0,7)模型预测煤自然发火期的平均相对误差为2%,多元线性回归模型预测的相对误差为10.35%.经外来数据回代检验,GM(0,7)模型预测结果的相对误差在2%左右,多元线性回归模型预测结果相对误差达26.27%,说明GM(0,7)模型预测结果优于多元线性回归模型.研究结果表明:利用灰色关联分析选取适当参数建立GM(0,N)模型能够较好预测煤最短自然发火期.     

基于多元线性回归的PM2.5 含量的影响因素研究

针对PM2.5含量的影响因素,利用搜集到的2015年1月1日至7月31日蚌埠地区每日的AQI指数和AQI六项基本监测指标数据,建立了多元线性回归模型,对PM2.5含量与其它5项分指标及其对应污染物含量之间的关系进行定量研究,并通过拟合优度检验、F检验、t检验等方法对模型进行检验,最后得到了准确可靠的多元线性回归模型,此模型具有拟合程度高、简易、直观等优势,为多元线性回归模型在PM2.5含量分析中的应用提供了有力参考。     

生物质发热量多元线性回归模型的研究

选择常见的12种生物质为实验试样,经过粉碎、干燥、制样后,立即进行C、H、S、N、O元素含量和发热量测定,在研究分析测试结果的基础上,建立了基于C、H元素含量的发热量多元线性回归模型,并通过了a=0.005的F检验.模型和实验吻合很好,生物质的发热量的大小与其C、H元素的含量成线性正比关系.     

基于 LR 模糊数据的线性回归模型

LR模糊数据是实践中经常使用的由形状函数L及R、左右扩展及中心构成的模糊数．取值LR模糊数的随机变量称为模糊随机变量,其缺乏适宜的概率分布模型,导致模糊数据的线性回归模型缺乏显著性检验．文章基于Nather模糊随机变量线性回归分析工作,进一步给出LR模糊数据多元线性回归在δ2距离下的系数估计,并通过统计软件给出模型中非确定干扰变量的Bootstrap模拟分布．     

基于多元线性回归模型的考试成绩评价与预测

为增加教学环节考试成绩评价与预测的科学性, 根据多元线性统计分析中的多元线性回归分析方法, 对考试成绩指标进行量化, 建立了考试成绩评价与预测的回归模型。解析国家四级英语考试成绩与学生的期末考试成绩之间的联系, 建立了基于成绩评价的多元线性回归的数学模型, 并得到了回归系数的数值。通过对回归模型以及回归系数进行显著性检验, 证明了模型的合理性。结果表明, 利用该模型对数据进行合理的评价与预测, 并在充分的条件下, 根据学生的期末考试成绩能合理地预测出学生的英语四级考试成绩。     

股票价格与日成交量间关系分析及非线性模型的建立

多元线性回归方法被广泛地应用于各种经济活动中的预测预报。本文就利用此法对股票价格与日成交量进行相关性分析,得出了其非线性模型,并对之进行了显著性检验。此种方法简单易于操作,可靠性强,适用于习惯于短线操作的投资者。     

双重检验逐步回归模型在电力负荷预测中的应用

文中针对电力负荷预测的多元线性回归模型,提出了双重检验逐步回归模型。与传统的多元线性回归模型相比较,双重检验逐步回归模型无需建立全部变量的回归方程,而是在全部自变量中按对因变量的作用大小,边进行显著性检验,边入选或剔除变量,并且由于每步都作检验,因而保证了最后所得的方程中所有因子都是显著的。     

基于LR模糊数据的线性回归模型

LR模糊数据是实践中经常使用的由形状函数L及R、左右扩展及中心构成的模糊数.取值LR模糊数的随机变量称为模糊随机变量,其缺乏适宜的概率分布模型,导致模糊数据的线性回归模型缺乏显著性检验.文章基于Nther模糊随机变量线性回归分析工作,进一步给出LR模糊数据多元线性回归在δ2距离下的系数估计,并通过统计软件给出模型中非确定干扰变量的Bootstrap模拟分布.     

水泥-分级尾砂充填材料正交试验多元分析

综合考虑多种影响充填体强度的因素,利用多元线性回归原理和方法进行统计分析,根据正交试验数据,建立了充填体强度与干料质量百分含量Cw、水泥含量、水灰比的多元线性回归方程经验模型,并对此模型进行了F、R和t值显著性检验。建立起的模型适用性较强,F、R、t值的显著性检验均能够较好地通过,方程性质能够较好地与试验过程中观察和实测到的规律和数据相吻合,因此可在生产实践当中作为一种参考和借鉴,用来指导分级尾砂充填采矿实践。     

基于G-Q的K-S异方差检验方法

在异方差线性回归模型中,G-Q检验是常用的方法,但G-Q检验通常适用于一元线性回归模型中,且有适用条件;而在多元线性回归模型中,G-Q检验也不是一个有效的异方差检验方法。针对G-Q检验的局限性,文章基于G-Q检验的基本思想,采用非参数Kolmogorov-Smirnov检验对线性回归模型进行异方差检验。通过大量数值模拟和实证分析,结果表明该方法具有一定的可行性和可靠性。     

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.     

基于统计学的葡萄酒评价数学模型

基于统计学的方法,建立了评价葡萄酒质量的多元线性回归模型。运用t检验、F检验、秩和检验等显著性分析的方法,对葡萄酒评酒员的评价结果进行显著性分析。建立葡萄酒评酒员评分可信度指标的数学模型,对多组评酒员的评分可信度分析。对葡萄的理化指标进行因子分析、置信区间的分析,建立葡萄酒质量的分级模型。通过典型性相关分析,分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。     

基于多元线性回归分析的软件工作量估算模型

软件项目工作量估算在软件开发过程中一直扮演着重要角色。为了准确的估算软件项目工作量,提出了基于多元线性回归分析的估算模型。定义了软件项目中工作量估算的相关性和显著性因子。根据组织软件项目的历史数据,进行了相关性和显著性分析,确定影响软件项目开发的因子域,并利用最小二乘法对相关因子的系数进行回归,经回归后得到工作量与各因子的多元线性方程。通过多元线性回归模型的实际应用,表明该模型误差小精度高,为软件企业提供了一种简易而准确的工作量的估算方法。     

多元线性回归模型在警力资源配置中的应用

警力资源配置状况反映了公安领导管理水平的高低,其中的定量分析方法也是当前中国公安学理论研究的难点.警力资源二次配置是解决警力不足的有效方法,多元线性回归模型是警力调整的理想数学模型.该文介绍了有关的统计理论,提出了应用多元线性回归模型进行警力资源配置的设想.优良的多元线性回归模型必须通过拟合优度R2、F检验等5种检验,对多重共线性和序列自相关性给予适当的处理.     

厚板对接多道焊最高焊接温度的预测

采用多元非线性回归的方法,建立了厚板对接多道焊的最高温度与焊接线能量、层间温度、环境温度以及测点到热源中心的距离之间的数学模型.通过相关性检验、线性回归的显著性检验以及回归系数的显著性检验,证明了模型可行;同时分析了回归系数与测点到焊缝中心距离之间的关系.结果表明,它们之间的关系是一种非线性关系,而且呈现出了一定的变化趋势.     

基于多元线性回归模型的甘肃省民航客运量的影响因素分析

本文利用2006-2016年的甘肃省民航数据,运用多元线性回归模型对甘肃省民航客运量的影响因素进行了分析和探究。通过消除多重共线性的干扰,并对多元线性回归模型进行正态性、自相关性和异方差检验,得到最终的多元线性回归模型,并利用建立的多元线性回归模型找到了影响甘肃省民航客运量的主要因素为甘肃省民航航线里程和旅游人数。同时,针对这两个影响因素,为增加甘肃省民航客运量、提高甘肃省民航业的发展水平,提出了其对策和建议。     

特征峰值投影技术应用于鱼粉蛋白近红外波长优选

采用近红外光谱线性分析技术实现对鱼粉蛋白的快速检测,选择合适的波长变量是提高模型预测精度的关键。主要目的是建立一种稳健、简单的多元线性回归(MLR)模型,通过研究基于特征峰值的投影技术实现参与建模的波长优选。特征物质在近红外光谱区域的吸收特征,以鱼粉一阶导数光谱的峰谷波长点作为出发点,依次采用逐步多元线性回归(SMLR)和连续投影线性回归(SPA-MLR)方法完成两度特征信息波长筛选,进一步对备选的波长变量执行显著性检验,最终确定近红外线性分析的特征信息波长组合。结果表明,近红外长波区域中优选出53个特征信息波长变量,能够提高鱼粉蛋白近红外定量模型的预测精度,简化了模型,从而提高了模型的适用性和稳健性。     

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。     

基于多元线性回归对我国煤炭消费量的分析

煤炭是我国的主要能源,我国经济飞速发展离不开煤炭资源的大量消费。收集近15年的统计数据,基于SPSS多元线性回归分析,建立多元线性回归模型并对模型进行检验修正。该模型避免了复杂的推导过程,有较高的准确度。根据预测模型得出了影响煤炭消费量的主要因素以及未来变化趋势。