谈统计学专业毕业论文多元线性回归模型.docVIP

　　谈统计学专业毕业论文多元线性回归模型 谈统计学专业毕业论文多元线性回归模型 导读：部分再做适当扩充，页数不能少于15页； 谈统计学专业毕业论文多元线性回归模型 导读：lysis.Trytounderstandthemultiplelinearregressionmodelsanditsapplicationbyexampleanalysis.Mathematicalmodelingintheprocessofusingmathematicssoftination;Forecast1引言回归是社会 inating backodel. Then, based on the 2005, 2005 Chinas 31 provinces, municipalities and autonomous regions of fiscal expenditure data and data across our country gross domestic product in 2005, set up multiple linear regression model, predict our country gross domestic product in 2006, pared ultiple linear regression models and its application by example analysis .Mathematical modeling in the process of using mathematics softination; Forecast 1 引言 回归是社会科学定量研究方法中最基本、应用最广泛的一种数据分析技术。它能够把隐藏在大规模原始数据中的重要信息提炼出来，把握住数据的主要特征，从而得到变量间相关关系的数学表达式，还可以基于自变量的取值变化来预测因变量的取值，它在工农业生产和科学研究及国民经济的各个领域均有广泛的应用。本文主要运用多元线性回归模型分析2005年各地财政支出（基本建设支出、科技三项费用、农业支出、教育事业费、科学事业费等）对生产总值的影响，并拟合成函数对生产总值进行预测，将预测值与2006年数据进行比较，从而体现多元线性回归模型预测的准确性。 2 模型介绍 2.1 多元线性回归模型 2.1.1 多元线性回归模型的一般形式[1] 设随机变量y与一般变量x1,x2,?,xp的线性回归模型为： y??0??1x1??2x2????pxp?? （2.1） 式中，?0,?1,?,?p是p?1个未知参数；?0称为回归常数；?1,?,?p称为回归系数；y称为被解释变量（因变量），而x1,x2,?,xp是p个可以精确测量并可控制的一般变量，称为解释变量（自变量）。p? 3 4 5 6 7 8 9 谈统计学专业毕业论文多元线性回归模型 导读：)2?Mj?ni?1ni?1假设4：随机误差项具有条件零均值、同方差及不序列相关性E(?ix1,x2,?,xp)?0Var(?ix1,x2,?,xp)??2Cov(?i,?jx1,x2,?,xp)?0i?j假设5：解释变量与随机项不相关Cov(xij,?ix1,x2,?,xp)?0j?1,2,?,p假设6：随机项满足正态分布?ix1,x2,?,xp~N(0,?2)2.2多元线性回归模型的参数估计2.2.1普通最小二乘 2时，就称式（2.1）为多元线性回归模型。?是随机误差项。 对于一个实际问题，如果我们获得n组观测数据xi1,xi2,?,xip,yi(i?1,2,?,n)，则线性回归模型（2.1）可表示为： ?y1??0??1x11??2x12????px1p??1?y????x??x????x??2p2 （2.2） ?????yn??0??1xn1??2xn2????pxnp??n 写成矩阵形式为: Y?Xβ?ε （2.3） 其中： 2 鲁东大学本科毕业论文 ?1x11?y1?????1x21?y?Y??2? X?????????y??1xn1?n??x12x22?xn2?x1p???x2p? ????xnp?? ??0???1???????1????β??? ε??2? （2.4） ?????????????n??p? 矩阵X是一n?(p?1)矩阵，称X为回归设计矩阵或资料矩阵。在实验设计中，X的元素是预先设定并可以控制的，人的主观因素可作用其中，因而称X为设计矩阵。 2.1.2 多元线性回归模型的基本假定[2] 为了