多元线性回归模型预测城市用水量

本文应用多元回归的方法,对城市用水量进行预测。采取向前选择变量法进行优选,得到相对最优的回归预测模型。拟合情况良好,可以用来预测城市用水量。     

多元线性回归模型参数的BC估计

考虑多元线性回归模型Y=XB+ε,其中E(Vec(ε))=0,Cov(Vec(ε))=V In,当设计阵X呈病态时,模型参数的LS估计不再是一个优良估计.为此,提出了一种有偏估计———BC估计.在均误差意义下,参数的BC估计优于它的LS估计,并证明了参数的BC估计是可容许线性估计.     

基于多元线性回归模型的河南省农村居民收入增长分析

河南省农村居民的收入主要受工资收入、财产性和转移性收入、人均农林牧渔产值以及家庭人均消费的影响,依据2000~2015年河南省的经济统计数据,建立多元线性回归模型进行验证并分析出各因素对收入影响程度的大小,发现工资性收入对农民的收入影响最为显著,因此根据此模型可以对提高河南省农村居民收入提出相应的建议,为地区的政策措施提供参考。     

基于多元线性回归模型的现代农业远程教育影响因素分析

近年来,国家对农业的投入力度有增无减,而农业类远程教育却面临着规模逐年缩小的困境。新型职业农民概念的提出对现代农业远程教育发展有怎样的影响,现代农业远程教育发展的影响因素有哪些,是目前农业教育相关部门需要研究的问题。本文通过对现代农业远程教育背景变化的定性分析和基于多元线性回归模型的现代农业远程教育影响因素定量分析,最终得出现代农业远程教育应与农村实用人才发展紧密结合这一结论。     

江西省粮食产量影响因素分析 ——基于多元线性回归模型

利用江西省1952-2018年的数据,基于多元线性回归模型,对江西省粮食产量的影响因素进行分析,得出结论并提出相关政策建议。     

参考作物蒸发蒸腾量的多元线性回归模型研究

利用FAOPenman Monteith(1992)公式,根据新疆生产建设兵团农七师127团2004年7月至8月每日的气象资料,计算了逐日参考作物潜在腾发量,建立与实测的日平均气温(T)、日照时数(N1)、风速(W)、相对湿度(RH)的相关关系,Y=0.005+0.162×T-0.03×RH+0.607×W+0.077×N1,Y=-3.382+0.205×T+0.679×W+0.118×N1,Y=3.738+0.131×T-0.047×RH,Y=-1.258+0.218×T。利用这些相关关系进行参考作物潜在腾发量的估算,通过验证精度较高,方法简单。     

基于灰色多元线性回归的粮食产量预测

针对粮食产量预测精度差和波动大的问题,结合灰色系统和多元线性回归模型,提出了一种灰色多元线性回归模型。利用该模型对南宁市的粮食产量进行了预测。结果表明,灰色多元线性回归模型的预测精度要高于单一的灰色系统或多元线性回归模型。     

矩阵法在多元线性回归模型上的应用研究

利用矩阵的形式对多元线性回归模型的进行估计、检验并分析了实现的具体步骤。结合实例建立了回归模型,利用该模型给出了回归系数的置信区间、因变量平均值的置信区间、因变量个别值的预测区间及多元线性估计回归模型的拟合图形。研究表明,该法对进一步研究算法与结论之间的关系有重要作用,有利于理解矩阵代数和多元线性回归模型的内在关系。     

基于多元线性回归的广西粮食产量预测

【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759＋0.158x1＋0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。     

基于多元线性回归的广西粮食产量预测

【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759+0.158x1+0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。     

基于多元线性回归模型对江苏省物流需求的预测分析

根据江苏省历年经济发展数据并采用多元线性回归方法,选取了各种主要经济指标并进行相关性分析,建立合理、可行的物流需求模型,分析得出影响物流需求量的主要影响因素,并对未来10年的货运量进行预测,为江苏省制定物流业发展规划提供参考。     

基于多元线性回归模型的华南地区≥10℃积温空间模拟研究

选用1980~2011年华南地区111个及周边地区39个气象站地面观测资料,基于ArcGIS10.0平台,利用多元线性回归模型和IDW、Kriging、Spline等插值方法模拟了华南地区≥10℃活动积温的空间分布。结果表明:基于多元线性回归模型的≥10℃活动积温空间模拟方法与IDW、Kriging、Spline等插值方法相比,解决了积温空间分布模拟复杂性的问题,并考虑了≥10℃活动积温受海拔、经纬度差异等因素的影响,具有较高的模拟精度,适合于较大范围的积温数据空间化模拟。另外,1980~2011年华南地区≥10℃活动积温随海拔的升高而减小;随纬度的增大而减小;随经度的变化幅度较大,在研究区西部云南地区受地形的影响变化幅度强烈,在研究区东部广西、广东、福建等地变化幅度较小。     

全国房屋销售均价多元线性回归模型分析

本文旨在建立我国90年代以来全国房屋均价宏观经济影响因素的线性模型,选取4个宏观经济指标作为方程初始导入自变量,与全国房屋均价进行初步多元线性回归模型分析,并解决了自变量之间多重共线性问题,进而修正为3个自变量与全国房屋均价建立多元线性回归模型,并对回归模型进行分析,得出方程效果良好的结论,指出模型的应用价值。     

基于多元线性回归模型的旅游收入来源及影响因素分析

我国拥有发展旅游的强大资源优势,但旅游业能否真正蓬勃发展,还需要进一步探索具体的改善方向和发展模式。以旅游业为背景,以探索旅游收入来源为目的,利用计量经济学中的多元线性回归模型对其进行实证分析,进一步了解我国旅游业发展的现状,为我国旅游业将来的发展方向提出建议。     

基于多元线性回归的农业嘉年华游客量影响因素研究

近年来,农业嘉年华作为都市农业的一种新业态、新模式,其品牌和社会影响力逐步扩大,成为地区重要的农旅融合发展项目.虽然农业嘉年华有旅游服务、农产品及农资售卖、农业科普教育与培训、农业科技服务等多种收入来源,但旅游收入仍是其主要的经营收入,因此对游客量的依赖性较大.运用SPSS22.0软件,对全国各地14个农业嘉年华和南京市15届农业嘉年华多年的游客量及相关因素数据资料进行统计分析,研究不同地区以及同一地区不同举办地点农业嘉年华游客量的相关影响因素.结果表明,影响不同地区农业嘉年华游客量的主要因素是城镇居民规模和举办活动持续时间,影响同一地区不同举办地点农业嘉年华游客量的主要因素是开园月份和持续时间.     

基于灰色多元线性回归的河南省粮食产量预测

对河南省1990-2009年影响粮食总产量的8个因素进行灰关联分析,找出影响河南省粮食产量的主要因素.运用Eviews软件,对主要影响因素建立多元线性回归模型并预测未来5 a河南省粮食总产量.     

基于多元线性回归分析的设施农业信息系统

通过对农户问卷调查数据的多元线性回归分析,考查了作物生长与各影响因子间的相互依赖关系,通过检验回归方程的显著性,进行相关系数的分析,得出了模型中的参数;利用数据仓库技术,为其建立了统一、全面的原始数据,从而为生产决策提供方法依据,对未来农户满意度进行预测.最后,采用Java EE平台的web service技术,实现了...     

基于多元线性回归分析的安徽省金寨县域经济发展研究

以安徽省金寨县为研究对象,运用多元线性回归分析方法,分析了金寨县县域经济的发展情况。结果表明,2001～2010年金寨县GDP等指标呈现逐年增长,但低于全省平均水平。第三产业是金寨县县域经济发展的重要动力,投资率是另一重要因素。提出根据其资源优势和自身特色发展旅游经济,继续加大投资率,利用其对GDP的贡献,促进县域经济加速发展。此外,在发展第三产业的同时,促进第一、二产业的发展。     

基于多元线性回归分析的冷链物流需求预测

冷链物流是一个巨大而复杂的体系,涉及到从产品出产、包装、运输、贮藏直到消费终端整个链条的全方面、全流程的温度控制。满足市场需求必须以需求预测为前提,鉴于影响冷链物流需求的因素有很多,以我国水产品冷链物流的需求为例,应用多元线性回归分析法建立冷链物流需求量的预测方程,运用Eviews软件进行检验,求证其科学性,最终得出精确、实用的预测体系。     

基于线性回归模型的菜花重量预测研究

针对传统测量重量的方法不适于产前作物产量预测的问题,提出1种通过线性回归模型利用菜花三维模型特征属性得到菜花重量的方法。本研究利用Kinect获得菜花三维模型,再通过获取的菜花三维模型的长、宽、高、最大横截面积和体积等属性建立重量预测模型。引用相对误差、决策系数R2作为模型预测精度的评价指标,对线性回归模型正则化得到的岭回归、LASSO模型进行比较分析。结果表明,正则化后模型的泛化能力更强,LASSO模型对菜花重量的预测精度更高。