基于Excel软件利用矩阵运算模拟多元线性回归模型的应用分析

文章基于多元线性回归分析的基本原理,模拟多元线性回归方程的矩阵,研究专业基础课程与专业核心课程的相关性.利用Excel软件中的矩阵函数的运算,对兰州城市学院财务管理专业110名学生的线性代数、概率论与数理统计和财务管理学课程卷面成绩为样本数据进行正态性分析.结果表明,课程成绩服从正态分布,据此建立卷面成绩的多元线性回归预测模型,通过对数据样本的方差分析和对统计量进行检验和统计推断,表明方程拟合度较好,以此帮助师生预测财务管理学课程成绩,针对三门课程预测的线性关系,对教师提出了一些教学建议.

基于多元线性回归与决策树模型的病种费用分析——以儿童支气管肺炎为例

目的对儿童支气管肺炎住院费用分组,旨在DIP付费下,为住院费用的控制提出更合理的建议。方法通过统计软件SPSS 22对某三甲医院2019—2022年10月3448名儿童支气管肺炎出院患者,进行单因素分析和多元线性回归分析,结果筛选出分节点变量,用决策树模型对费用进行组合,并制定各组标准住院费用与权重。结果该院儿童支气管肺炎住院费用逐年上升,但费用结构却在优化。通过多元线性回归分析,将平均住院日、入院病况与年龄三个显著性因素作为分类节点,使用决策树模型,共分为6个费用组,并提出各组费用控制标准与预警上线。结论通过住院费用的预测值与费用预警线能够为支气管肺炎费用管理提供更为精准的参考与建议,节约卫生资源。

基于多元线性回归模型对北京市物流影响因素的实证分析

物流是保障和维系城市正常运转的基础功能。本文选取北京市2000~2022年的面板数据,以货物周转量作为被解释变量来衡量物流需求水平,并以固定资产投资额、三大产业产值、进出口总额、社会消费品零售总额、人均可支配收入以及常住人口作为解释变量,建立多元线性回归模型,分析得出影响北京市物流需求的主要因素,并依据北京市物流的具体情况提出相关建议。

基于MATLAB软件多元线性回归分析的太原市六城区加油站雷击风险评价模型

利用多元线性回归分析方法对所采集的太原市六城区具有代表性的加油站雷击风险数据进行处理,最终得到加油站雷击风险评价模型。该模型对加油站的防雷安全隐患排查及雷电防护设施改进有着非常重要的意义,并为辖区内新建、改建易燃易爆场所的施工规划和选址提供了重要参考,同时为气象部门针对易燃易爆危化场所防雷监管提供了重要的技术依据。

基于多元线性回归模型对四川省物流需求的预测分析

1.引言根据国家统计局显示,2021年四川省地区的生产总值(GDP)53850.8亿元,比上年增长11.0%。其中,第一产业增加值5661.9亿元,增长1.8%;第二产业增加值19901.4亿元,增长13.7%;第三产业增加值28287.6亿元,增长11.2%。三次产业对经济增长的贡献率分别为10.5%、40.0%和52.5%。同时根据《2021年四川物流业运行情况通报》发布的消息显示,2021年四川省社会物流总额达到101075.7亿元.

基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计

若小样本数据预测误差较大,会直接影响数据应用效果,为提升小样本数据预测精度,提出基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计方法。将小样本数据放入SPSS软件中,结合自助法完成小样本数据的经验分布分析。基于样本数据经验分布特征,结合具备学习能力的Fisherface算法对小样本上数据实施预分类,建立测试样本类别标签,实现小样本数据的特征提取。通过多元统计分析数据特征的主元成分,确定模型回归函数,结合支持向量机构建数据预测模型,通过上述模型完成小样本数据的精准预测。实验结果表明,使用上述方法开展小样本数据预测时,预测误差较低,效率较高,说明其预测效果较好。

多元线性回归统计预测模型的应用

文章将多元统计分析作为基础与前提,结合相关数据进行了一系列的方法验证,验证了有关结果变动对于多元线性回归方程的整体的影响。通过实例对有关模型概念进行证明;并且通过模型结合其他的方法,让检测结果更加真实,提高准确度以及效率,使原本的回归结果能够得到最大程度上的优化。

基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测

针对江苏省近年来粮食产量波动的现状，采用灰色关联模型对2000-2009年江苏省粮食产量进行分析。结果发现，播种面积、化肥施用量、年均气温、年均降水以及农药施用量等5个因素是粮食产量波动的主导因素。然后在灰关联分析的基础上建立多元线性回归方程对2010-2012年江苏省粮食产量进行预测与验证，结果表明预测效果良好。最后，针对现状提出了相关建议。

基于多元线性回归模型估测蒙古黄芪药效成分含量

以蒙古黄芪种苗为试材,采用高光谱和多元线性回归的方法,研究了栽培和仿野生对蒙古黄芪黄芪甲苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量估测方法的影响,以期为实践中利用高光谱快速、准确估测栽培和仿野生蒙古黄芪的药效成分含量提供参考依据。结果表明:栽培和仿野生蒙古黄芪药效成分含量的原始高光谱数据所建立模型的稳定性和拟合度均是最好。估测黄芪甲苷含量模型的RMSE分别是0.0045、0.0085;R^(2)分别是0.761、0.879;所建模型分别是y=0.0054+0.0016x_(1)+0.0002x_(2)+0.0007x_(3)(R^(2)=0.903)、y=-0.1223+0.0040x_(1)+0.0001x_(2)-0.0009x_(3)(R^(2)=0.904)。估测毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量模型的RMSE分别是0.0017、0.0040;R^(2)分别是0.860、0.868;所建模型分别为y=0.0731-0.0080x_(1)-0.0004x_(2)+4×10-6x_(3)(R^(2)=0.891)、y=0.0842-0.0007x_(1)-0.0001x_(2)+0.0002x_(3)(R^(2)=0.883)。

地下水流量预测的多元线性回归分析模型研究

地下水系统是一个复杂的随机系统,本文根据地下水流量与其影响因素之间存在的相关关系,建立了一个基于线性回归分析法的地下水流量预测模型,并将其用于遵义市海龙坝的地下水流量预测。结果表明预测精度较高,建立的模型较符合本研究区的实际情况。

多元线性回归模型与多层感知器神经网络在铀矿测井泥质含量预测中的应用

在铀矿资源勘探工作中,泥质含量的测定对于确定地下岩层的性质和砂岩型铀矿床的分布具有重要意义。文章旨在避免常规测井解释计算方法受到希尔奇系数选取准确性的限制,提出了利用多元线性回归模型和多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)神经网络对测井数据进行分析与预测的方法。通过选取某地区的测井数据,采用多元线性回归模型和MLP神经网络进行了泥质含量关系模型的构建和验证。结果显示,多元线性回归模型在泥质含量低层位出现过拟合现象,而MLP神经网络则表现出更高的预测准确性,MLP神经网络在泥质含量预测中优于传统多元线性回归模型,为铀矿勘探中泥质含量的准确预测提供了有效工具,并有望改进现有的泥质含量评价方法。这些研究成果可显著提升测井解释的效率和准确性,对后续铀矿勘探开发工作的开展具有积极影响。

多元线性回归模型的聚类分析方法研究

提出一种对大量的多元线性回归模型进行聚类分析的方法。首先利用增广矩阵的相关系数矩阵定义了2个多元回归模型之间的距离以及模型集合的质心和半径等相关概念。然后采用Squeezer聚类方法,以过程全自动化的方式,实现对多元线性回归模型集合进行聚类分析。通过仿真研究验证了方法的有效性,取得满意的分析结果。

基于灰色关联分析与多元线性回归模型的水面蒸发预测

采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响水面蒸发的各个因素进行分析,挑选出影响水面蒸发的主要因子,建立水面蒸发与主要影响因子之间的多元线性回归预测模型。通过实例证明,该方法简单可行,预测精度比较高。

多元线性回归统计预测模型的应用

文章以俄亥俄州(Ohio)的气象、臭氧监测数据为基础,对其中一个监测点数据进行了分析处理;运用多元线性回归方法,建立臭氧含量与气象的回归方程;以F值检验回归关系的显著性,并作预测评价,预测结果的误差较小,符合实际情况,能够较好地解决实际问题。

灰关联分析与多元线性回归模型联合应用研究

依据50年（1954-2003）和田绿洲的气象资料，应用灰关联分析，发现影响绿洲蒸发能力的主要因子是相对湿度与平均气温；在此基础上建立了回归模型。该模型模拟预测绿洲蒸发能力的变化精度较高，但需进一步改进。这种途径比逐步回归分析减少了分析工作量和上机时间。

基于多元线性回归模型的建筑能耗预测与建筑节能分析

针对城市建筑能耗的节约与有效利用,提出一种基于多元线性回归模型(MLRP)的建筑能耗预测与建筑节能分析模型.以天然气和电力为能耗目标,将建筑类型、建筑年代、占地面积和居住人数等参数作为输入特征,利用多元线性回归模型分析出对能耗具有显著性影响的因素,并预测整个区域的能耗.另外,通过该预测模型,可以评估实施改善措施后建筑的节能潜力.实验给出了各种场景下的建筑节能潜力,分析结果表明,提出的预测模型能够精确预测区域能耗.

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。为了准确地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。

基于逐步多元线性回归和随机森林模型预测黄河流域极端气温事件

全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行Pearson相关分析,筛选出各ETI的关键环流指数及最佳滞后时间;之后基于最佳滞后时间下的关键环流指数建立逐步多元线性回归(SMLR)和随机森林(RF)模型。对模型进行精度评价,探究环流指数在单站点及整个流域的重要性,并预测了2022年11月的6个ETI值。结果表明:黄河流域ETI中最高气温(TXx)、暖昼天数(TX90p)、酷热天数(TD30)和最低气温(TNn)呈波动上升趋势,而霜冻天数(FD0)和冷夜天数(TN10p)呈下降趋势;极端高温事件的强度和发生频率的空间分布特征与极端低温事件基本相反。以靖远站TXx为例,各关键环流指数对TXx具有不同程度的影响(0.10<r_(max)<0.89),r_(max)对应的最佳滞后时间主要为5、6、11、12个月。SMLR和RF模型对黄河流域各ETI的预测能力都较好,验证期的决定系数(R 2)范围分别为0.53~0.95和0.64~0.95;除对TXx的模拟效果稍弱外,其他5个ETI的RF模型模拟效果均优于SMLR模型。太平洋区极涡强度指数(PPVI)是影响黄河流域TXx、TNn、TX90p和FD0的最重要环流因子,北非—北大西洋—北美副高脊线位置指数(NANRP)对TN10p和TD30的影响最大。预测的2022年11月ETI的空间分布特征与多年平均情况基本相似。研究结果为黄河流域极端气温事件预报提供了参考。

基于多元线性回归模型的四川农村居民收入增长分析

文章首先分析了影响我国四川农村居民收入的因素,再运用实证方法对四川农民1992～2007年的经济统计数据进行分析,得到了影响四川农村居民纯收入的多元线性回归模型。该模型验证不仅为预测四川农村居民的收入增长趋势提供了工具,而且为四川农村地区的政策措施提供参考建议。

基于多元线性回归模型的欠发达地区农民收入影响因素分析——以甘肃省为例

本文在对农民收入现状分析的基础上构建多元线性回归模型,依据是否存在多重共线性、异方差、自相关性选定对农民收入具有显著影响的主要因素。分析结果表明:劳动力素质、剩余劳动力转移水平、财政农业支出等三个指标对甘肃省农民收入有显著性影响且与农村人均纯收入呈正相关。为此,甘肃省2020年全面建成小康社会,实现农业增效、增收必须要提高农民文化素质、加强农村剩余劳动力转移和增加政府支农的力度。