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线性回归模型的研究毕业设计论文

发布时间:2024-07-03 01:24:19

线性回归模型的研究毕业设计论文

实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论,生产函数的基本形式为: 。其中,L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金,时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料;其中产出Y为工业总产值(可比价),L、K分别为年末职工人数和固定资产净值(可比价)。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y(亿元) 职工人数L(万人) 固定资产K(亿元)1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源:根据《中国统计年鉴-1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型;在命令窗口依次键入以下命令即可:⒈建立工作文件: CREATE A 78 94⒉输入统计资料: DATA Y L K⒊生成时间变量 : GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型: LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为: (模型1) =() () () () 模型的计算结果表明,我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为,资金的边际产出为,技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ,说明模型有很高的拟合优度,F检验也是高度显著的,说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出,解释变量资金K的 统计量值为,表明资金对企业产出的影响是显著的。但是,模型中其他变量(包括常数项)的 统计量值都较小,未通过检验。因此,需要对以上三元线性回归模型做适当的调整,按照统计检验程序,一般应先剔除 统计量最小的变量(即时间变量)而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型; 命令:LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为: (模型2) =() () () 从图3-2的结果看出,回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为,资金的边际产出为,表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化,F检验也是高度显著的。这里,解释变量、常数项的 检验值都比较大,显著性概率都小于,因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为: ,对于此类非线性函数,可以采用以下两种方式建立模型。方式1:转化成线性模型进行估计;在模型两端同时取对数,得: 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令:GENR LNY=log(Y)GENR LNL=log(L)GENR LNK=log(K)LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为: (模型3) = () () () 即: 从模型3中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理,而且拟合优度较模型2还略有提高,解释变量都通过了显著性检验。方式2:迭代估计非线性模型,迭代过程中可以作如下控制:⑴在工作文件窗口中双击序列C,输入参数的初始值;⑵在方程描述框中点击Options,输入精度控制值。控制过程:①参数初值:0,0,0;迭代精度:10-3;则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时,函数表达式为: (模型4) =()(-)() 可以看出,模型4中劳动力弹性 =,资金的产出弹性 =,很显然模型的经济意义不合理,因此,该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降,解释变量L的显著性检验也未通过,所以应舍弃该模型。②参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5; 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出,将收敛的误差精度改为10-5后,迭代100次后仍报告不收敛,说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当,会直接影响模型的估计结果。③参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5,迭代次数1000; 图3-6 生产函数估计结果此时,迭代953次后收敛,函数表达式为: (模型5) =()()() 从模型5中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理, ,具有很高的拟合优度,解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较,可见两者是相当接近的。④参数初值:1,1,1;迭代精度:10-5,迭代次数100; 图3-7 生产函数估计结果此时,迭代14次后收敛,估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见,迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近,则收敛速度快;反之,则收敛速度慢甚至发散。因此,估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息,设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中,对每个模型检验以下内容,以便选择出一个最佳模型:一回归系数的符号及数值是否合理;二模型的更改是否提高了拟合优度;三模型中各个解释变量是否显著;四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述,现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1~模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table(图3-8),可以得到各个模型相应的残差分布表(图3-9至图3-13)。可以看出,模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大,在接下来的一段时期又连续取正值,说明模型设定形式不当,估计过程出现了较大的偏差。而且,模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理,不能用于描述我国国有工业企业的生产情况,应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内,且残差分别不存在明显的规律性。但是,由步骤一中的分析可知,模型1中除了解释变量K之外,其余变量均为通过变量显著性检验,因此,该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义,都通过了 检验和F检验,拟合优度非常接近,理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出,模型5的近期误差较大,因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现,模型3的近期预测误差略小,拟合优度比模型2略有提高,因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布

1、多元线性回归的理论主体。2、多元线性回归模型的标准形式,多元线性回归模型的参数估计。3、多元线性回归模型的检验和预测原理。

线性回归应用毕业论文模型

不知道您使用的Amos模型是潜变量模型还是路径模型,据我所知,路径模型的原理和SPSS一样,结果非常接近,但潜变量模型则不一定了。如果论文已经说明用Amos了,那么Amos没能通过,就不能说退而求其次,使用SPSS,因为Amos作为更为全面严谨的方法已经否决了研究假设,如果还用不严谨的方法去检验假设,显然说不通。

你使用的是enter方法让变量进入放昶anova表示显著性,方程整体来看可以接受然后检查系数的显著性R方有时候也得考虑,看你是否需要最后写出回归方程即可

哥哥,您这是逮着数据就往里面塞啊!而且你怎么没有给出因变量?我猜测是销售量?还是点击量?暂且不论你自变量的选择不正确,你的R Square值太小,最起码应该达到以上。模型拟合度相当不好,请删减自变量,再行回归!

毕业论文模型多元线性回归

论文数据里必须有多元线性回归。

在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。

事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。

因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

如果不是都线性相关,而且因素又多的话,试试R型因子分析

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毕业论文线性回归

论文数据处理方法

论文数据处理方法,相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧,当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了,那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗?接下来让我们一起来看看吧。

一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系,便于分析和发现资料的规律性,也有助于检查和发现实验中的问题,这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点:

1、表格设计要合理,以利于记录、检查、运算和分析。

2、表格中涉及的各物理量,其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

此外,表格要加上必要的说明。通常情况下,实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部,说明写在表格的下部。

二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系,揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点,它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是:

1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸,单对数坐标纸,双对数坐标纸,极坐标纸等)和比例,画出坐标轴,标明物理量符号、单位和刻度值,并写明测试条件。

2、坐标的原点不一定是变量的零点,可根据测试范围加以选择。,坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当,以使图线居中。

3、描点和连线。根据测量数据,用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时,每条图线应用不同的.标记符号标出,以免混淆。连线时,要顾及到数据点,使曲线呈光滑曲线(含直线),并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧,且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核,属过失误差的应剔去。

4、标明图名,即做好实验图线后,应在图纸下方或空白的明显位置处,写上图的名称、作者和作图日期,有时还要附上简单的说明,如实验条件等,使读者一目了然。作图时,一般将纵轴代表的物理量写在前面,横轴代表的物理量写在后面,中间用“~”联接。

实验数据的处理离不开绘制成表,列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时,要注意根据实验数据的特点,选择是用列表法还是作图法。

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示:

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。

当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。

硕士论/文。可以交给我来写

那肯定没有的啊

老师同意就有说服力。 你的论文准备往什么方向写,选题老师审核通过了没,有没有列个大纲让老师看一下写作方向? 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好?写论文之前,一定要写个大纲,这样老师,好确定了框架,避免以后论文修改过程中出现大改的情况!!学校的格式要求、写作规范要注意,否则很可能发回来重新改,你要还有什么不明白或不懂可以问我,希望你能够顺利毕业,迈向新的人生。首先要确定课题,是调研类的还是什么?一般毕业论文大体框架结构都差不多:摘要,目录,第一章绪论(文献综述,现状什么的),第二章是方法或者比较共性的问题,第三章和第四章一般是全篇的重点,论述自己的内容;第五章是措施之类的。可以去万方、维普、CNKI网上下载一些类似课题的文章看看:)祝顺利祝成功!1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)3、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文:(1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容:a.提出-论点;b.分析问题-论据和论证;c.解决问题-论证与步骤;d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:(1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

回归模型毕业论文

多因素方差分析菜单选择:分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框,分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮,进入“单变量:模型对话框,点击“设定”单选按钮,设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行,点击“继续”按钮,回到“单变量”界面,ok统计专业研究生工作室为您服务,需要专业数据分析可以找我

实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论,生产函数的基本形式为: 。其中,L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金,时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料;其中产出Y为工业总产值(可比价),L、K分别为年末职工人数和固定资产净值(可比价)。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y(亿元) 职工人数L(万人) 固定资产K(亿元)1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源:根据《中国统计年鉴-1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型;在命令窗口依次键入以下命令即可:⒈建立工作文件: CREATE A 78 94⒉输入统计资料: DATA Y L K⒊生成时间变量 : GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型: LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为: (模型1) =() () () () 模型的计算结果表明,我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为,资金的边际产出为,技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ,说明模型有很高的拟合优度,F检验也是高度显著的,说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出,解释变量资金K的 统计量值为,表明资金对企业产出的影响是显著的。但是,模型中其他变量(包括常数项)的 统计量值都较小,未通过检验。因此,需要对以上三元线性回归模型做适当的调整,按照统计检验程序,一般应先剔除 统计量最小的变量(即时间变量)而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型; 命令:LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为: (模型2) =() () () 从图3-2的结果看出,回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为,资金的边际产出为,表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化,F检验也是高度显著的。这里,解释变量、常数项的 检验值都比较大,显著性概率都小于,因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为: ,对于此类非线性函数,可以采用以下两种方式建立模型。方式1:转化成线性模型进行估计;在模型两端同时取对数,得: 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令:GENR LNY=log(Y)GENR LNL=log(L)GENR LNK=log(K)LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为: (模型3) = () () () 即: 从模型3中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理,而且拟合优度较模型2还略有提高,解释变量都通过了显著性检验。方式2:迭代估计非线性模型,迭代过程中可以作如下控制:⑴在工作文件窗口中双击序列C,输入参数的初始值;⑵在方程描述框中点击Options,输入精度控制值。控制过程:①参数初值:0,0,0;迭代精度:10-3;则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时,函数表达式为: (模型4) =()(-)() 可以看出,模型4中劳动力弹性 =,资金的产出弹性 =,很显然模型的经济意义不合理,因此,该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降,解释变量L的显著性检验也未通过,所以应舍弃该模型。②参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5; 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出,将收敛的误差精度改为10-5后,迭代100次后仍报告不收敛,说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当,会直接影响模型的估计结果。③参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5,迭代次数1000; 图3-6 生产函数估计结果此时,迭代953次后收敛,函数表达式为: (模型5) =()()() 从模型5中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理, ,具有很高的拟合优度,解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较,可见两者是相当接近的。④参数初值:1,1,1;迭代精度:10-5,迭代次数100; 图3-7 生产函数估计结果此时,迭代14次后收敛,估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见,迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近,则收敛速度快;反之,则收敛速度慢甚至发散。因此,估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息,设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中,对每个模型检验以下内容,以便选择出一个最佳模型:一回归系数的符号及数值是否合理;二模型的更改是否提高了拟合优度;三模型中各个解释变量是否显著;四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述,现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1~模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table(图3-8),可以得到各个模型相应的残差分布表(图3-9至图3-13)。可以看出,模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大,在接下来的一段时期又连续取正值,说明模型设定形式不当,估计过程出现了较大的偏差。而且,模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理,不能用于描述我国国有工业企业的生产情况,应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内,且残差分别不存在明显的规律性。但是,由步骤一中的分析可知,模型1中除了解释变量K之外,其余变量均为通过变量显著性检验,因此,该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义,都通过了 检验和F检验,拟合优度非常接近,理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出,模型5的近期误差较大,因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现,模型3的近期预测误差略小,拟合优度比模型2略有提高,因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布

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