基于多元线性回归模型的居民用电量影响因素分析

随着社会和科学的不断进步,人们意识到环境能源对人类发展的重要性,节约能源是其中的一个重要措施。居民用电量与多种因素有关。为了研究各个影响因素对居民用电量影响程度的大小,以蚌埠市为例,首先从影响电量的供给、需求和外部因素角度分别选取了收入、价格、人口、气温及居住面积等五个因素作为分析指标,然后在EVIEWS建立蚌埠市居民用电量与以上5个因素的多元线性回归模型,用以研究各个影响因素对居民用电量的影响程度大小。通过EVIEWS对回归结果的分析得到如下结论:当前影响蚌埠市居民用电量的最主要因素取决于人口数量和人均居住面积,并提出节约用电的相关建议。     

基于多元线性回归模型的数字经济影响因素实证分析

相关数字经济的研究大多聚焦于理论性、经验性、范例式,较少涉及数字经济影响因素的定量研究。本研究结合《国民经济行业分类》和《所有经济活动的国际标准行业分类》中关于数字经济部门类别的界定,提出数字经济的定义,分析数字经济发展路径与驱动机制,提炼出可能的影响因素,从OECD、世界银行、瑞士洛桑管理学院的数据库中筛选出96条数据,对比前进法、后退法、逐步回归法的回归结果得到基础模型,最终得到的回归方程包含7个均具有显著作用的变量,实证分析了数字经济的影响因素,以期为各地选择数字经济发展模式、路径提供借鉴。     

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.     

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。     

基于MATLAB的多元非线性回归模型

MATLAB是源于矩阵运算的一种高度集成的计算机语言。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功能。文章充分利用MATLAB统计工具箱的优势,通过程序的实现,对多元非线性回归模型的未知参数的估计方法以及对估计后的模型预报做出研究,并以实例验证了该方法的有效性。     

基于多元线性回归方法的地应力研究

地应力场是地质力学与岩石力学研究的基本内容之一,地应力的大小、方向及其分布规律是油气田勘探开发中地应力研究的主要内容。在研究地应力场的过程中,区域边界条件的确定是个难点也是关键部分。以任丘潜山雾迷山组三段为例,视区域边界荷载为未知数,目标井地应力为约束条件,基于多元线性回归方法确定出区域边界条件,利用Matlab求解得出区域所受边界力。研究结果表明,基于多元线性回归方法求得的地应力值与实际测量的地应力值吻合较好。     

基于多元线性回归模型的大学生月起薪预测

基于多元线性回归模型研究了求职费用、信息程度、求职次数、是否参加过就业指导对大学生月起薪的影响,发现月起薪与求职费用、信息程度有较强的线性相关性,得出了大学生月起薪与求职费用、信息程度的回归模型.利用此模型可以做月起薪的点预测和区间预测.     

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。     

基于数字地价模型的地价监测点配置探讨

地价监测点配置关系到城市地价水平的真实反映,影响到我国城市地价监测体系的系统性和规范性,对完善土地市场起着重要的作用,运用MAPGIS平台,通过空间内插的方法建立数字地价模型,并结合市场比较法的监测点地价更新、TIN数字地价模型更新等几个方面来确定城市地价监测点的定量配置和空间定位,建立地价监测点配置方案。     

基于多变量灰色预测模型的多元线性回归模型

针对各自变量之间的关系,利用多变量灰色模型建立了自变量的预测值,剔除了自变量观察数据中的噪声污染。进而建立了一种改进的多元线性回归模型。最后,通过实例说明模型具有较高的预测精度。     

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.     

昌吉州棉花产量影响因素的多元线性回归分析

选取昌吉州降水量和棉花种植面积2个变量,建立多元线性回归模型,对棉花产量影响因素进行分析,为昌吉州棉花生产提供参考.     

基于自回归分布滞后模型的高炉铁水硅含量的预报

高炉冶炼过程中,铁水硅含量是评定高炉炉况稳定性和生铁质量的重要指标,其预测和控制对高炉的稳定顺行有重要意义.基于包钢6号高炉的生产数据,建立差分时间序列的自回归分布滞后模型对高炉铁水硅含量进行预测.结果表明:在炉况波动较小的情况下,该模型的预测命中率能达到87.5%,对实际的生产操作过程有一定的指导意义.     

随机搜索变量方法在滞后回归模型中的应用

对滞后回归模型进行贝叶斯分析，并将随机搜索选择变量方法引入模型中，基于香港空气污染和患呼吸疾病人数数据建立时间序列滞后回归模型。构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算对该模型进行变量选择和参数估计，分析结果表明：湿度对香港患呼吸疾病人数影响最显著，二氧化氮和悬浮粒子也是影响比较显著的空气污染物，模型体现了香港空气污染的真实情况。     

基于多元线性回归的高等教育学费模型

本文基于《中国教育经费统计年鉴》与西部某重点院校1996-2006年间教育财政数据,从收支平衡、收益回报等不同视角入手,分析我国高等教育学费标准,建立高校标准学费模型。再综合考虑各方面承受能力等因素,引入经济发展不平衡系数、个人相对收益率等解释变量,对模型进行了扩展,建立合理学费模型,结合模型结果提出分析。本文的研究成果对完善我国高校学费标准制订、促进高等教育发展具有一定借鉴意义。     

有约束的多元线性回归模型的Mi nimax估计

在损失函数tr(B-B)'A(B-B)下给出B在线性估计类中的Minimax估计,研究了其性质.在一些特殊的情形下,该估计包括了多元功效岭回归估计(Ridge regression estimation),多元Stein估计等.     

基于岭回归法对海南省住宅销售价格的影响因素的研究

利用多元线性回归模型，研究了1996年到2008年海南省住宅销售面积、人口及城镇居民可支配收入对海南省住宅销售价格的影响，基于岭回归法来解决自变量间多重共线性的问题，借助EVIEWS6．0和SPSS17．0软件，建立相关的数学模型，最后预测海南省2009年住宅销售价格，结果表明模型短期预测精度较高。     

多元线性回归模型预测天津市用水量

采用多元线性回归法进行城市用水总量预测。通过主成分分析法确定有效自变量为：用水人口、国民生产总值、工业用水重复率、年降水量、绿化覆盖率,应用R语言编制相关程序,建立数学模型,实现多元线性回归分析。通过残差图检验模型的有效性可知模型回归效果良好。本文通过简便的方法为较准确地预测城市用水量提供参考。     

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。