基于SPSS多元线性回归的高校学生就业薪资期望分析

依据淮南市三所专科院校不同年级在校大学生问卷调查数据调研结果,利用SPSS软件建立多元线性回归模型对淮南市高校大专学生的就业薪资影响因素进行分析论证。选取了在校学生的综合知识素养、社会交际能力、自我评价体系、学生专业素养、家庭平均月收入等因素作为线性回归分析的解释变量来探讨这些因素对高校学生就业薪资期望的影响,实验结果表明,综合知识素养、社会交际能力、自我评价体系、学生专业素养对高校学生就业薪资影响较为显著,家庭月平均收入对就业薪资影响效果不太明显。希望本研究能够对高校在读学生的就业准备提供参考依据。     

基于多元线性回归方法的地应力研究

地应力场是地质力学与岩石力学研究的基本内容之一,地应力的大小、方向及其分布规律是油气田勘探开发中地应力研究的主要内容。在研究地应力场的过程中,区域边界条件的确定是个难点也是关键部分。以任丘潜山雾迷山组三段为例,视区域边界荷载为未知数,目标井地应力为约束条件,基于多元线性回归方法确定出区域边界条件,利用Matlab求解得出区域所受边界力。研究结果表明,基于多元线性回归方法求得的地应力值与实际测量的地应力值吻合较好。     

基于糖尿病与民族因素的多元线性回归分析

基于多元线性回归分析的理论,对糖尿病发病人数与民族因素之间的多元线性关系进行探讨,并建立他们之间相关的回归方程.最后,对所得到的回归方程进行显著性检验.     

多元线性回归模型预测天津市用水量

采用多元线性回归法进行城市用水总量预测。通过主成分分析法确定有效自变量为：用水人口、国民生产总值、工业用水重复率、年降水量、绿化覆盖率,应用R语言编制相关程序,建立数学模型,实现多元线性回归分析。通过残差图检验模型的有效性可知模型回归效果良好。本文通过简便的方法为较准确地预测城市用水量提供参考。     

基于人工鱼群算法的多元线性回归分析问题处理

人工鱼群算法(AFsA)是一种基于动物行为的自治体寻优模式,依据鱼类活动特点构建的新型智能仿生算法.简要介绍了AFSA算法的基本原理,描述了使用AFSA算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果.仿真实验结果表明,AFSA算法在处理多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法.     

多元线性回归分析实例分析

多元线性回归是简单线性回归的推广,研究的是一个变量与多个变量之间的依赖关系。作为质量统计软件领域的领导者,MINITAB是一个精确的、强大的、使用方便的统计软件。多元回归分析预测法,是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析。该文通过一个具体实例介绍如何运用MINITAB软件,建立儿子身高与父母身高、年锻炼次数的多元线性回归模型,并对MINITAB的输出结果进行分析,得出方程效果良好的结论。     

基于多变量灰色预测模型的多元线性回归模型

针对各自变量之间的关系,利用多变量灰色模型建立了自变量的预测值,剔除了自变量观察数据中的噪声污染。进而建立了一种改进的多元线性回归模型。最后,通过实例说明模型具有较高的预测精度。     

线性回归模型中的变点分析

本文利用线性回归模型中单变点估计法，逐步调整法，得到了线性回归模型中的多变点估计量的可行方法。     

多元加权约束线性回归的影响分析

讨论了多元加权约束线性回归中最小二乘估计的影响问题 ,定义了度量影响的 3种诊断统计量 ,进一步推广和发展了已有文献的一些结果     

基于回归分析的记忆广度试验研究

对记忆广度进行试验,得到160名大学生记忆广度数据。对数据的回归分析进行可行性验证,表明在统计学上有意义。建立短时呈现时间与数字、字母记忆广度的线性方程,结合SPSS作图分析发现数字记忆广度高于字母记忆广度,具有个体差异。但记忆广度的性别差异不明显。研究对视觉显示器仪表刻度盘的数字、字母设计提供理论依据,具有参考价值。     

经济预测中的多元线性回归分析数学模型

通过矩阵形式建立了多元线性回归方程,并对回归方程进行了假设检验分析。为了避免复杂的数学运算,给出了剔除某一因素后回归方程的统一形式。采用矩阵法进行回归分析,不仅可以免除解方程的复杂过程,而且还可以使计算大大简化,便于编制程序利用计算机进行计算。     

太原市生活用水量预测模型研究

以太原市历年生活用水量为背景,采用回归分析的预测方法进行了实例计算,分析比较了线性模型、指数模型,对数模型和幂函数模型等4个模型的预测精度,井在此基础上确定了适合太原市生活用水量变化特征的预测模型——幂函数模型。据此对太原市2009年到2015年的生活用水量进行了预测,结果表明,未来6年太原市生活用水量是随时间增加的。谈研究对太原市制定用水管理对策有重要的现实意义。     

PSO算法在多元线性回归分析问题中的应用

粒子群优化算法（PSO）是一类实用有效的随机全局优化技术．本文简要地介绍了PSO算法的基本原理,具体地描述了使用PSO算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果．通过计算机仿真测试,表明PSO算法在解决多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法．     

兰州市光化学烟雾污染的多元线性回归分析

根据在兰州市西固区进行的大气化学和大气物理相结合的综合性实验得到O3，NOx,CnHm，SO2等污染物浓度资料，以及太阳总辐射资料、TS-2A系留探空资料．对实验资料进行了多元线性回归处理，得出了O3浓度与NOx，CnHm，SO2等污染物浓度以及太阳总辐射、500m以下平均风速之间的线性关系。     

昌吉州棉花产量影响因素的多元线性回归分析

选取昌吉州降水量和棉花种植面积2个变量,建立多元线性回归模型,对棉花产量影响因素进行分析,为昌吉州棉花生产提供参考.     

基于多元线性回归模型的数字经济影响因素实证分析

相关数字经济的研究大多聚焦于理论性、经验性、范例式,较少涉及数字经济影响因素的定量研究。本研究结合《国民经济行业分类》和《所有经济活动的国际标准行业分类》中关于数字经济部门类别的界定,提出数字经济的定义,分析数字经济发展路径与驱动机制,提炼出可能的影响因素,从OECD、世界银行、瑞士洛桑管理学院的数据库中筛选出96条数据,对比前进法、后退法、逐步回归法的回归结果得到基础模型,最终得到的回归方程包含7个均具有显著作用的变量,实证分析了数字经济的影响因素,以期为各地选择数字经济发展模式、路径提供借鉴。     

线性自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到线性自回归模型的自回归分析,获得了线性自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量。     

基于主成分分析线性回归的光伏发电功率预测研究

针对经典光伏发电功率物理模型预测精度不高、可能遗漏关键气象因子的问题,基于数据驱动思想提出一种主成分分析、逐步线性回归以及多种检验相结合的光伏发电功率预测模型混合建模方法.采用相关性分析提取关键气象因子自变量,通过逐步线性回归对历史样本数据进行训练得到初始模型;对初始模型进行拟合程度、有效性以及多重共线性等多种检验,根据检验结果,采用主成分分析对初始模型自变量进行降维重构,得到修正模型;通过残差分析实现修正模型正确性的自校验;基于多种时间尺度对经典模型、未修正模型以及修正模型的预测结果进行详细对比分析.仿真结果表明修正模型提高了预测精度及所提混合建模方法的有效性与优越性.     

多元线性回归在矿体开采中的应用

运用正交有限元原理，对影响矿体开采的主要结构参数进行正交试验分析，用三维有限单元法求得矿体开采在数值模拟极限状态下的顶板极限厚度，并采用多元线性回归的方法推得矿体顶板极限厚度与主要开采结构参数之间的关系式，然后用工程实例验证了推得关系式的可靠性。