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.

一种用于季节性产品需求预测的多元化堆叠回归模型

产品需求预测是智慧供应链的核心环节。针对具有季节性的快消品的需求特点,设计了一种结合Blending线性与多机器学习模型融合的多元化堆叠回归模型RXOEL-X。首先,介绍了RXOEL-X模型的构建及运行步骤,然后基于一组公开数据将此模型与五种传统单一化模型进行比较,证明其在预测精度方面比其他模型更优。同时基于某饮料公司的实际销售数据,对模型性能进行进一步测试,证明RXOEL-X模型在预测精度、数据拟合能力、时间效率等方面整体表现最佳。RXOEL-X模型为季节性产品乃至更广泛的企业供应链管理中的需求预测问题提供了一种前沿的解决策略,有利于帮助企业在节省成本、减少库存积压的同时,提高对市场变化的响应速度和供应链的整体灵活性。

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)。

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。

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。

基于多元回归方程模型的大学生劳动素养评价指标体系构建研究

文章研究了基于多元回归方程模型的大学生劳动素养评价指标体系构建,其中一级指标包括劳动意识、劳动能力、劳动习惯和品质、劳动精神,并针对持续推进大学生劳动素养提升提出了建议,包括开设劳动课程,加深大学生对劳动素养内涵的理解;营造潜移默化的劳动教育氛围,培育学生劳动精神;实施协同劳动教育方式,培养学生的劳动习惯和品质。

带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择

多元函数型回归模型是经典多元线性模型的有益扩展.本文研究带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择.我们基于Group SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚研究了模型中函数型协变量的变量选择和误差项的自相关阶数的确定问题.此外,我们在一定的正则性条件下证明了估计量的选择相合性和渐近正态性,并通过数值模拟说明提出方法在有限样本下具有良好性质.

基于多元线性回归的转炉石灰加入量计算模型

根据铁水条件和钢水要求准确计算石灰加入量,避免熔剂浪费是转炉炼钢的重要要求之一。然而,由于转炉生产节奏快,影响因素多,很难精准地确定石灰加入量。为了准确计算转炉石灰加入量,避免石灰浪费,建立了机理模型、分类模型和多元线性回归模型,用于计算转炉石灰加入量。三种模型相比,纯粹的机理模型计算精度很低,难以直接应用到现场生产中。基于机理模型优化的分类模型,仅有60%的炉次差值在500 kg/炉以内。利用SPSS建立了多元线性回归模型,得到了石灰加入量和其他参数之间的关系W_(Lime)=4 147.24×w_(TSi)+529.67×w_(TC)+60.20×W_(qf)+0.405×V_O-1 833.95,验证结果表明,93%的炉次计算差值在400 kg/炉以内,77%的炉次计算差值在300 kg/炉以内,基本能够满足现场使用的要求,模型应用在现场后,石灰加入量得到有效的降低。

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Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究

通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。

基于多元线性回归数学模型的通信敏感信息快速识别方法

常规的通信敏感信息识别方法以敏感词语识别为主,忽略了图片、文本、语音等通信敏感信息,影响最终的信息识别效果。因此,设计了基于多元线性回归数学模型的通信敏感信息快速识别方法。提取通信信息敏感性特征,对通信敏感信息的表现形式进行分析,相同表现形式的信息统一分类,避免信息之间的相互干扰问题。基于多元线性回归数学模型分级识别敏感文档,过滤掉意思表达不清晰或有歧义的信息,并将信息的敏感性进行合并,得到通信信息的敏感性度量,从而快速识别通信信息的敏感性分级。标注通信敏感信息识别序列,根据敏感信息的敏感性标注,赋予对应的标签作为识别序列,按照标注序列逐级识别信息,从而满足敏感信息识别的完整性需求。采用对比实验,验证了该方法的敏感信息识别精准度更高,能够应用于实际生活中。

基于多元回归模型分析静配中心老年化疗药物调配人员心理问题的影响因素

目的基于多元回归模型分析可导致静配中心老年化疗药物调配人员心理问题的影响因素。方法经整体抽样法在2021年1月至2022年12月期间选择南阳地区130名静配中心老年化疗药物调配人员作为研究对象,采用心理健康自测表(SCL-90)评估入组人员的心理状况,根据评分结果,将SCL-90评分>160分、存在心理障碍的50名调配人员列为异常组,将其余SCL-90评分≤160分、无心理障碍的80名调配人员列为正常组,收集2组人员的一般人口学特征,并对其进行走访及问卷调查,统计调配人员的心理问题发生类型,通过统计学单因素分析、Logistic多因素回归分析可导致调配人员发生心理健康问题的影响因素。结果经统计,50名异常组人员中,82.0%(41/50)表现为心理焦虑、8.0%(4/50)表现为强迫、10.0%(5/50)表现为人际敏感。单因素统计学分析显示,2组人员的年龄、文化程度、工作年限、职称、任职形式、月收入水平、月调配量、担忧出错程度等差异均有统计学意义(P<0.05);经Logistic多因素回归分析结果显示,年龄小、文化程度低、工作年限短、普通护士、编外制、月收入水平低、月调配量少、严重担忧出错是导致调配人员发生心理健康的问题主要影响因素。结论可导致静配中心老年化疗药物调配人员发生心理健康问题的影响因素较多,焦虑为其常见心理问题,需针对不同因素予以积极干预,以改善人员心理问题并提升临床用药安全性。

河北省生鲜农产品冷链物流需求分析及预测——基于多元回归模型分析

在“双碳”目标背景下,生鲜农产品冷链物流的发展也在步步深入。文章以河北省为研究对象,从产品供给、物流规模、社会经济三个层面,选取了10个基本指标,通过SPSS软件来构建河北省生鲜农产品冷链物流需求预测多元回归模型,分析各个指标对河北省冷链物流需求量的影响作用,并通过曲线回归,预测其各指标随时间的变化规律,最后计算未来五年河北省生鲜农产品冷链物流需求量,以此为河北省冷链物流的发展提供参考及发展建议。

基于多元线性回归模型的赣州市PM_(2.5)质量浓度模拟

以土地利用变化为切入点,基于赣州市空气监测站的PM_(2.5)质量浓度数据和土地利用数据、道路数据、人口数据、气象因子数据,分析各因素与PM_(2.5)质量浓度的相关关系,筛选合适的数据,建立基于多元线性回归方法的土地利用回归(Land Use Regression,LUR)模型来模拟PM_(2.5)的空间分布。研究结果表明,基于多元线性回归的LUR模型将森林和主要道路、边界层高度、风速作为建模变量,模型的调整R2(决定系数)为0.855,RMSE(均方根误差)为0.635,在拟合度和准确度方面都表现良好。

基于多元线性回归模型的GF-1 PMS多光谱影像重构方法

目的:多元线性回归模型在保持输入自变量光谱信息和空间特征的同时,通过线性变换获取自变量和因变量的光谱拟合关系,对原输入自变量的光谱信息进行优化,从而获得高空间分辨率和丰富光谱信息的重构数据。方法:利用同期获取的OLI(Operational Land Imager)和PMS(Panchromatic and Multispectral Scanner)多光谱遥感影像,根据最小二乘法构建多元线性回归模型,重构生成具有丰富光谱特征和空间特征的遥感影像,从主客观两个方面评价重构影像的质量。结果:在目视解译(主观)方面,重构影像在一定程度上保留了原OLI影像的光谱特性,提升了原PMS影像的清晰度和分辨性;在量化角度(客观)方面,重构影像的信息量和平均梯度比原OLI对应波段影像的信息量(在部分波段上)和平均梯度要低,但比原PMS影像的信息量和平均梯度要高,可见重构影像的质量介于原PMS影像和OLI影像的质量之间。结论:以青海省门源回族自治县的耕地内不同作物为实例对象,利用最大似然法获取门源县青稞和油菜的空间分布,研究区实测数据验证表明,重构影像对耕地内部青稞与油菜的提取精度高于原PMS和OLI多光谱影像的提取精度。

基于多元线性回归模型的涂料中VOCs含量预测方法研究

为明确涂料中VOCs含量的定义及来源,分析影响涂料中VOCs含量的主要因素,并基于这些因素提出一种准确的VOCs含量预测方法。基于多元线性回归模型的基本理论,提出了一种基于多元线性回归模型的涂料中VOCs含量预测方法。通过应用该方法,成功建立了涂料中VOCs含量的预测模型,该模型能够有效地预测涂料中VOCs的含量,并揭示了影响VOCs含量的关键因素。提出的基于多元线性回归模型的涂料中VOCs含量预测方法,为涂料行业VOCs含量的准确预测提供了有力支持,有助于涂料行业实现环保生产,降低VOCs排放,促进可持续发展。

基于多元回归模型电力碳排放预测的应用研究

随着全球能源消耗的增加以及环境问题的日益严重,减少碳排放已成为电力工程领域的重要任务。本文基于多元回归模型,通过收集和分析相关数据,研究电力工程碳排放的预测与控制方法。介绍了碳排放的背景和意义,详细阐述了多元回归模型的原理和应用,接着提出了基于该模型的电力工程碳排放预测方法,并通过实证分析验证了该方法的有效性。

基于多元回归模型的中国物资流通业与经济增长的关系分析

文章运用多元回归模型,以1990—2020年中国的物资流通业增加值、国内生产总值、人均可支配收入、城镇化率、物价指数等数据为样本,探讨了中国物资流通业与经济增长的关系。结果表明,物资流通业增加值对国内生产总值有显著的正向影响,而人均可支配收入、城镇化率、物价指数对国内生产总值的影响不显著。文章认为,物资流通业是经济增长的重要驱动力,应加强物资流通业的发展,提高其效率和质量,促进经济的平稳增长。

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.