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。

多元线性回归分析法计算顶管施工引起的地面沉降

采用多元线性回归分析法建立了一个地面沉降和其产生的主要因素之间的回归模型,并利用VC编程实现了这个回归模型。程序运行中与实测数据紧密结合动态更新回归模型,预测的沉降结果与实测数据比吻合。

基于ARIMA的多元线性回归模型的全球气候变暖分析

全球气候变暖已成为国际社会广泛关注的问题,本文利用ARIMA和多元线性回归模型来分析全球的温度变化和影响气温的因素。首先我们对1992年到2022年全球平均气温的12个月份数据,使用SPSS软件进行可视化与预处理,对异常值的波动进行总结并建立数学模型。然后我们开发一种机器学习方法对火山爆发、森林火灾、新冠肺炎和太阳活动异常四种自然灾害的影响进行分析,给出了长期线性趋势,得出自然灾害对气候变暖的影响。接着对于影响全球气温变化的原因,我们从降水量、海洋表面温度、全球平均温度、二氧化碳浓度、地球吸放热等因素进行考虑,利用逐步回归法通过SPSS进行相关性检验求解多元线性微分方程,得出地球放热对温度影响最大。最后我们对模型进行了优化和推广,将ARIMA模型与多元线性回归预测模型进行结合,利用极寒天气情况对模型进行推广,检验模型的灵敏度,最终的拟合效果较好,应用场景较广。

基于逐步回归法研究大黄对凝血时间影响的主要理化参数

逐步回归方法是针对多个自变量建立最优回归方程的一种统计方法,并可探究影响因变量的主要因素.为探究大黄对凝血时间影响的主要理化参数,采用薄层色谱鉴别法及高效液相色谱法分别测定大黄炭成分种类和含量,利用MATLAB的stepwise命令进行逐步回归,剔除影响不显著的因子,建立多元线性回归方程,并对回归方程进行方差分析和对相关系数进行假设检验,均具有显著性差异.通过本次实验和数学建模,探究到大黄对凝血时间影响的主要理化成分是"pH值"和"芦荟大黄素".

国内旅游收入主要影响因素的实证分析——基于多元线性回归模型

本文以2008-2018年的数据为样本,基于计量经济模型,以国内旅游收入作为因变量,选取国内旅客人数、人均国内生产总值、旅客周转量、城镇居民人均旅游消费、农村居民人均旅游消费作为自变量,建立多元回归模型。研究结论表明:国内旅客人数和农村居民人均旅游花费对国内旅游收入影响最为显著,且两者均与国内旅游收入显著正相关。最后,在研究成果的基础上,有针对性地提出参考建议。

多元线性回归分析在换流站内冷水漏水检测中的应用

为快速检测换流站内冷水是否存在漏水情况,确保设备以及电网安全,在确定与高位水箱液位相关的数个因素后,基于逐步回归分析法可找出高位水箱液位与数个因素中显著因素的数学表达式。以牛寨换流站牛从乙直流极2为例,利用均匀设计软件V3版本求出高位水箱水位与进阀温度及直流负荷之间的数学表达式,并对表达式的可信度进行了校验。当表达式中的自变量发生变化时可由表达式预测高位水箱液位,若实际值与预测值之差超过设定值时,则极控系统可认为内冷水存在漏水现象,应发出告警信号。此外,该保护可与当前VHA漏水检测构成两种不同原理的保护。并为今后高压直流系统漏水检测方法提供参考。

基于多元回归分析的超市商品销售影响因素的研究

本文针对超市商品销售数据,通过聚类分析将销售商品划分为高关注度和低关注度两大类,建立多元线性回归模型,分别对这两大类商品的销售数据进行统计分析,并确定其相应的显著影响因素。

多元回归分析在居民消费价格指数变动影响因素中的应用

对中国统计年鉴2003—2014年度河南省居民消费价格指数(CPI)通过SPSS统计软件建立多元线性回归模型,找出影响CPI变化的主要因素,给出相应的分析和建议,为区域经济规划提供依据。

基于多元非线性回归分析的光伏发电系统经济模型预测研究

精准预测光伏系统发电量、经济性是研究分布式光伏系统对电网稳定运行评估的关键手段。提出一种光伏系统经济性的预测模型建立方法,通过正交实验法及多元非线性回归分析法,获取光伏发电系统影响因素与其系统经济性的变化关系,采用残差分析法及比值拟合分析法验证模型的准确性,最后利用灰色关联度分析法确定各因素与经济性能的关联度大小。结果表明,光伏组件倾角、污秽系数、前后排间距及储能容量分别与系统经济性能关系呈1次方、2次方、对数及1次方函数,利用灰色关联度分析法,得到四因素与系统经济性指标的关联度大小分别为0.3142、0.6288、0.3248和0.2956。

纺织混纺面料里纤维含量的红外光谱法测定

利用傅里叶红外光谱仪对棉涤混纺面料进行了衰减全反射实验，采用多元逐步回归法选取了特征波数1000～1400cm^-1来做回归分析，对光谱数据采用中心化和一阶导的预处理方法，建立数学模型，其检测精度达到了较高水平，表明用红外全反射光谱对混纺面料纤维含量的无损测定是行之有效的。

川东北碳酸盐岩层地层压力预测方法

准确预测碳酸盐岩层地层压力的难度较大,给钻井设计和施工造成不利的影响。针对碳酸盐岩层异常压力成因复杂和不符合压实规律的特征,利用纵波波速与地层物性参数之间关系的综合参数模型,借助川东北普光地区碳酸盐岩层的测井数据,使用逐步回归和多元非线性回归相结合的方法,来预测碳酸盐岩层的地层压力。结果表明,地层压力预测平均误差小于10%,精度满足工程需要。因此,综合参数模型可用于碳酸盐岩层地层压力的预测。

基于高光谱参数的柑桔园土壤水分动态监测

土壤水分管理是提高柑桔产量和品质的关键因素。为了高效、无损、精准地获取柑桔园土壤水分动态变化,在宜昌市夷陵区采用梯度控水种植模式的一个棕壤土柑桔园中,采集不同含水量土壤样本,利用ASD光谱仪采集土壤样本适宜响应波段(350~1 075 nm)的光谱反射率数据,采用多元线性逐步回归分析(SMLR)法对提取的光谱反射率数据(R)及其9种变换数据与土壤含水量进行建模,并利用实测含水量的土壤样本进行验证,建立了预测柑桔园土壤含水量的高光谱模型。结果表明,0~20 cm土层土壤含水量变化最为明显,其有助于提高模型的预测精度;原始光谱数据经过微分变换处理后,相较于非微分变换处理,其与波长的关系曲线波动更大且反演精度明显上升;柑桔园土壤试验样本水分的特征波段在700~760 nm以及950 nm左右,是进行建模优先考虑的特征波段;基于原始光谱对数的一阶导数(lgR)′和倒数的对数的一阶导数(lgR^(-1))′建模,对土壤水分的拟合精度较高,两种拟合方式的决定系数(R~2)均为0.876,均方根误差(RMSE)均为2.19%,相对分析误差(RPD)均为7.107;其中,原始光谱对数的一阶导数(lgR)′变换对数据的处理更简便,所建模型是预测柑桔园土壤含水量的最优模型,在进一步验证中,实测值和模型计算值拟合的决定系数R~2达0.942,可实现对柑桔园土壤水分的精确监测。

回归分析在企业效益中的应用

回归分析是数理统计中的一个重要内容,是利用统计学原理寻求隐藏在随机现象中的统计规律的计算方法和理论,它在各个学科领域以及社会经济各部门都得到广泛应用。运用回归分析建立回归模型,并通过逐步回归求得"最优"结果,利用最优回归模型对规模以上企业效益未来发展进行预测,从而为有关部门的决策提供一定的科学依据。

医用多元统计分析简介

二、回归分析（一）多元线性回归回归分析的内容十分丰富。目前已发展成为数理统计的一个重要分支。本简介主要讨论线性回归问题,并且主要讨论自变量是线性的,其基本形式为多元线性回归方程:（?）=b0+b1X1+b2X2+…+bmXm （2.1）这是直线回归方程（?）=b0+bX 发展为 m 个自变量的形式。bi（i=1,2,…,m）为 Xi

粤港澳大湾区旅游业总收入影响因素实证研究

文章首先根据熵值法计算粤港澳大湾区旅游业总收入影响因素指标的各自权重,并计算得到粤港澳大湾区内各个城市旅游业总收入影响因素的13个指标的综合得分;其次,通过逐步回归分析法对影响粤港澳大湾区旅游业总收入的解释变量进行筛选以及修正检验;最后,通过构建多元线性回归模型,对粤港澳大湾区旅游收入影响因素进行实证研究。研究结果显示:普通高校在校学生总数对粤港澳大湾区旅游业总收入影响比重最大,而常住人口数量对粤港澳大湾区旅游业总收入影响比重最小;在粤港澳大湾区旅游业总收入影响因素的指标当中星级酒店数、博物馆数量、人均GDP对被解释变量均具有正向的显著影响,且影响的力度逐次减少;星级酒店数对因变量的影响最显著,星级酒店数每增加一个单位,因变量平均变动57.4%,博物馆数量对旅游业收入影响次之,每增加一个单位,因变量平均变动42.6%,人均GDP对因变量的影响最小,每增加一个单位,省内旅游收入平均变动23.7%。据此文章针对性提出提高粤港澳大湾区旅游业总收入的优化建议,以期为推动粤港澳大湾区旅游业高质量发展提供理论借鉴及实践指导。

攀西烤烟评吸结果与中性致香成分的关系

采用多元线性逐步回归分析法建立烤烟中性致香成分与评吸结果的回归方程,并对回归方程进行显著性测验及偏相关分析和通径分析,研究烤烟中性致香成分与评吸结果的关系。结果表明,建立的香气量、香气质和评吸总分的3个回归方程经显著性测验均达到极显著水平。烟叶中的6类25种中性致香成分对香气量、香气质和评吸总分的直接影响各不相同。香气量受类胡萝卜素降解产物6-甲基-5-庚烯-2-酮的直接正面影响最大,而受苯丙氨酸代谢产物苯乙醇的直接负面影响最大;香气质受棕化反应产物2-乙酰基呋喃的直接正面影响最大,新植二烯的直接负面影响最大;评吸总分受棕化反应产物2-乙酰基呋喃的直接正面影响最大,类胡萝卜素降解产物6-甲基-5庚烯-2-酮的直接负面影响最大。仅有类胡萝卜素降解产物香叶基丙酮和二氢猕猴桃内酯对香气质、香气量和评吸总分均有直接正面影响,而类胡萝卜素降解产物2,4-庚二烯醛和6-甲基-2-庚酮对香气质、香气量和评吸总分均有直接负面影响。说明可以通过调节烟叶调制条件提高对评吸结果有益的香气成分,尽量降低对评吸结果不利的香气成分。

基于不同预处理高光谱信息的鸡肉滴水损失率快速预测研究

本文旨在通过挖掘不同预处理高光谱(900~1700 nm)信息构建鸡肉滴水损失率的快速预测模型。首先采集每个鸡肉样本高光谱图像并提取图像感兴趣区域内的平均光谱信息,经基线校正(BC)、标准正态变量校正(SNV)、多元散射校正(MSC)、高斯滤波平滑(GFS)、归一化校正(NC)等五种光谱不同预处理,利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)算法构建光谱信息与鸡肉滴水损失率之间的定量关系。然后分别基于回归系数法(Regression Coefficient,RC)、连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)和逐步回归算法(Stepwise)筛选出对模型精度影响较大的最优波长优化全波段PLS模型。结果显示,基于BC光谱的全波段PLSR模型(BC-PLSR)预测鸡肉滴水损失率效果更好(r_P=0.95,RMSEP=0.29%,RPD=3.07,ΔE=0.0024%)。利用Stepwise法从BC光谱中选取的14个最优波长(900.6、903.8、905.5、907.1、917.0、997.7、1162.2、1272.4、1354.8、1369.6、1410.8、1425.6、1584.1和1695.1 nm)建立的SW-BC-PLSR模型(r_P=0.97,RMSEP=0.24%,RPD=3.82,ΔE=0.0012%)和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)模型SW-BC-MLR(r_P=0.97、RMSEP=0.22%、RPD=4.19,ΔE=0.0036%)预测鸡肉滴水损失率效果均良好。本试验表明,基于近红外高光谱信息可潜在实现鸡肉滴水损失率的快速预测。

太阳能热水器市场发展趋势的研究

据调查,我国太阳能热水器普及率较低,为响应国家政策促进清洁能源的可持续性应用,以及引导市场良性发展,采用多元线性回归方法对太阳能热水器的市场发展趋势进行研究,构建发展趋势模式,筛选和处理影响因子,成功预测我国太阳能未来发展前景。结果显示,在2017—2020年,太阳能热水器保有量呈上升趋势,平均增长速度为7. 4%,模拟预测出在2020年太阳能热水器保有量突破3亿台。为我国太阳能热水器市场发展趋势的研究提供参考借鉴。

对外经济合作决定因素的实证分析——以湖北省为例

以湖北省为研究样本，分析了1995～2007年湖北对外经济合作的决定因素，实证结果表明：现阶段只有国内生产总值和进出口贸易总额对湖北对外经济合作有统计学意义上的影响，并且国内生产总值增长的速度越快，对外经济合作就会以更快的速度对经济增长的变动作出反应，但与进出口贸易则是一种很弱的替代关系；作为“引进来”的重要力量，外商直接投资却不能对“走出去”的对外经济合作产生统计学意义上的影响，这说明利用“引进来”促进“走出去”战略的实施，至少目前在湖北对外经济合作领域并没有产生作用。

多组判别分析在茶叶品质理化评判中的应用

本文简述了多组判别分析的基本思想;探讨了多组判别分析在茶叶色泽品质理化评判中应用的可行性;分析了多组判别分析法与其他多元分析法评定茶叶品质等级准确性的差异及其原因。