发布时间 : 星期一 文章关于多元线性回归的毕业论文更新完毕开始阅读
河北工程大学本科毕业设计（论文）
摘 要
许多现象往往不是简单的与某一因素有关而是要受多个因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。
本文的研究主要从四个部分来进行。第一章从基础内容和研究对象着手，对主要研究内容进行了简单的阐述。第二章对多元线性回归的基础进行了详细分析。第三章介绍了中国经济的现状。最后通过多元线性回归模型对我国工业生产总值进行了分析。
总的来说，本文在2007年全国各省市主要工业产品的产量与工业总产值的具体数据下，选用塑料、水泥、钢筋、平板玻璃、粗钢、盘条以及原煤等工业产品的产量作为研究对象，建立多元线性回归模型，并对模型做出参数估计.在此基础上对模型做出一定的解释，对于预测工业总产值具有一定的理论指导和现实意义。
关键词：多元线性回归模型 工业生产总值 假设检验 预测
1
河北工程大学本科毕业设计（论文）
Abstract
Many phenomena are often not simply associated with a number of factors but with
varieties. At this point we need to use two or more factors as independent variables to explain changes in the dependent variable. This is also known as multiple regression. When more than one independent variable and the dependent variable are linear relationship, the regression analysis is carried out by diversity regression.
The main research work of this thesis is divided into four parts. In the first chapter, the thesis proceed from the basic content and object of study and elaborate main content simply. In the second chapter, multiple linear regression model is analyzed detail. In the third chapter, the thesis introduces status quo of china. And at last, gross industrial production is analyzed by multiple linear regression model in this article.
Over all, this article use the specific data of the output of major industrial products and industrial output in nationwide provinces in 2007, and select the output of plastics, cement, steel, plate glass, crude steel, wire rod and raw coal as study object to establish multiple linear regression model, and then make the model parameter estimation. Based on this，we make some explanations to the model. All of these are of momentous current significance and far-reaching historical significance to the forecast of industrial production.
Key Words: Multiple linear regression model Gross industrial production Hypothetical
test Prediction
2
河北工程大学本科毕业设计（论文）
目 录
摘要.............................................................................................................................................1 Abstract.......................................................................................................................................2 1 绪论 ........................................................................................................................................ 4 2 多元线性回归分析基础 ........................................................................................................ 5
2.1 多元线性回归定义 ...................................................................................................... 5 2.2多元线性回归模型........................................................................................................6 2.2.1模型的建立及矩阵表示.....................................................................................6 2.2.2模型的假设 ........................................................................................................ 7 2.3 多元线性回归参数估计 .............................................................................................. 7
2.3.1 最小二乘估计和正规方程组 ............................................................................ 7 2.3.2 最小二乘估计的矩阵形式 ................................................................................ 8 2.4 回归拟合度评价和决定系数 ...................................................................................... 9
2.4.1 离差分解和决定系数 ........................................................................................ 9 2.4.2 决定系数的性质及修正可决系数 .................................................................. 10 2.5 统计检验 .................................................................................................................... 11
2.5.1回归参数的显著性检验（t检验） ................................................................. 11 2.5.2回归方程的显著性检验（F检验） ................................................................ 12 2.5.3 多重共线性检验 .............................................................................................. 12
2.5.4 异方差检验.......................................................................................................13 3 中国经济现状 ...................................................................................................................... 15
3.1中国经济现状 ............................................................................................................. 15 3.2 工业生产总值的概述 ................................................................................................ 15 4 工业生产总值的多因素模型分析 ...................................................................................... 15
4.1建立多因素分析模型 ................................................................................................. 16 4.2数据收集 ..................................................................................................................... 16 4.3 统计检验 .................................................................................................................... 19 4.4 计量经济学检验及模型修正 .................................................................................... 20
4.4.1 异方差检验 ...................................................................................................... 21 4.4.2 自相关检验 ...................................................................................................... 21
5 结论.......................................................................................................................................26 致 谢...................................................................................................................................27 参 考 文 献 ............................................................................................................................ 28
3
河北工程大学本科毕业设计（论文）
1绪 论
在各个方面，变量之间的关系一般来说可分为确定性的与非确定性的两种。确定性关系是指变量之间的关系可以用函数关系来表达的。另一种非确定性的即所谓的相关关系。例如人的身高与体重之间存在着关系，一般来说，人高一些，体重也要重一些，但同样高度的人，体重往往不相同。人的血压与年龄之间也存在着关系，但同年龄的人的血压往往不相同。气象中的温度与湿度之间的关系也是这样的。这是因为我们涉及的变量（如体重、血压、适度）是随机变量，上面所说的变量关系是非确定性的。此时 ，便可以用到回归分析。回归分析能帮助我们从一个变量取得的值去估计另一个变量所取的值。
工业生产总值从数值上反应一个地区的工业生产规模，是衡量一个地区的经济繁荣程度的重要指标。研究研究工业总产值与格工业产出指标之间的关系具有非常重要的现实意义，对于做好一个地区的的工业产值预测以及制定国民经济发展规划都有的非常重要的作用。
工业总产值 是指以货币表现的工业企业在一定时期内生产的已出售或可供出售的工业的产品的总量。它是反映一定时间内工业生产总规模和，总水平的重要指标，是计算工业生产发展速度和主要比例关系，计算工业产品销售率和其他经济指标的重要依据。工业总产值包括成品价值、工业性作业价值和自制半成品、在产品期末期初差额价值。工业，总产值采用“工厂法”计算，即以工业企业作为一个整体，按企业工业生产活动的最终成果来计算。但各企业之间、行业之间、地区之间存在着重复计算。其计算公式为：报告期工业总产值=报告期全部产品的成品价值+报告期工业性作业价值+（报告期自制半成品和在产品期末余额- 报告期自制半成品和在产品期初余额） 计算工业总产值采用的价格有不变价格和现行价格。
即，工业生产总值收多个因素影响，此时便需要多个影响因素来分析工业生产总值的变化。而这些变量之间的关系是线性的，这样在分析工业生产总值是用到的回归分析方法便是多元线性回归。
4