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。     

基于多元线性回归的渡槽变形预测模型研究

提出了一种基于多元线性回归的渡槽沉降变形健康监测模型,介绍了应用MLR建立变形预测模型的步骤,并与多元逐步回归(MSR)进行对比.针对预测样本数目的不同取值,研究其在实际工程中的预测能力.通过对浙江天台红旗渡槽的监测数据研究,验证了基于MLR的渡槽变形预测模型的预测精度满足工程要求,预测能力略优于MSR,且短期预测能力优于长期预测能力.因此,合理选择预报天数对于渡槽变形预测尤为重要.     

多元线性回归分析的实例研究

通过运用SAS统计软件,针对一实际例子,编程建立线性回归模型,并通过方差分析和共线性判断等对模型参数进行检验,调整模型形式,最后得到与原数据比较拟和的模型。     

基于多元线性回归的高等教育学费模型

本文基于《中国教育经费统计年鉴》与西部某重点院校1996-2006年间教育财政数据,从收支平衡、收益回报等不同视角入手,分析我国高等教育学费标准,建立高校标准学费模型。再综合考虑各方面承受能力等因素,引入经济发展不平衡系数、个人相对收益率等解释变量,对模型进行了扩展,建立合理学费模型,结合模型结果提出分析。本文的研究成果对完善我国高校学费标准制订、促进高等教育发展具有一定借鉴意义。     

生物质发热量多元线性回归模型的研究

选择常见的12种生物质为实验试样,经过粉碎、干燥、制样后,立即进行C、H、S、N、O元素含量和发热量测定,在研究分析测试结果的基础上,建立了基于C、H元素含量的发热量多元线性回归模型,并通过了a=0.005的F检验.模型和实验吻合很好,生物质的发热量的大小与其C、H元素的含量成线性正比关系.     

多元线性回归模型的研究和应用

在2008年防火期2-5级火险天气条件下，在云南松纯林测定了211组林内气温（x1）、相对湿度（x2）、凋落物层表面温度（x3）、腐殖质层表面温度（x4）、凋落物表层细小可燃物含水率（y）数据。建立了多元线性回归模型，使用了平均误差来衡量模型的精确度。为了提高模型的应用性和算法的效率，本文用VC＋＋60实现了该模型，并仅读数据文件一次。测试表明，该模型的平均误差只有1．53％，具有非常高的精确度，能为云南松林防火预报提供理论依据。     

基于多元线性回归分析的管制疲劳预测模型

管制疲劳已成为影响民航安全运行的重要影响因素。为实时检测管制疲劳,积极进行疲劳预警,应用多元回归方法建立了眼动指标与疲劳的预测模型。通过利用眼动仪采集模拟管制实验中被试分别在正常与疲劳状态下的各项实验数据,并记录其主观疲劳程度。实验结果表明,被试的扫视速度、闪光临界融合频率(CFF)、眼闭合时间比例和瞳孔直径在疲劳前后存在显著差异,且与疲劳均呈较强相关;所建立的多元线性回归模型对管制疲劳的预测准确率为68.75%。本研究可以作为管制疲劳的检测和预警的技术储备措施,对保障民航安全具有重要意义。     

基于多元线性回归的公路客运量发展预测模型

文章为预测未来公路客运量的发展,在分析影响客运量发展相关因素的基础上,应用多元线性回归方法,建立了客运量发展预测模型;经过统计学相关检验表明,所获得的模型正确,具有一定的科学性和有效性.     

基于多元线性回归的装备维修器材消耗量预测

针对装备维修器材消耗量的几种主要影响因素,采用实际统计样本数据,构建了装备维修器材消耗量的多元线性回归预测模型.在结合算例分析的基础上,运用多元线性回归方法对装备维修器材消耗量进行了预测并检验.该研究成果为装备维修器材消耗量的预测提供了一种贴近实际的科学合理方法.     

基于多元线性回归的微电影传播特征刍议

微电影点击量是衡量其是否受大众欢迎的重要评判指标,对于微电影的创作者、广告投放商以及视频网站来说高点击量意味着高收益,文章针对微电影的顶数、踩数与点击量是否具有线性回归关系这一问题,以正能量微电影《一维》为例,对其连续六天的数据进行分析,定量研究了顶数及踩数对点击量的影响,并对《美好2013:大师微电影》这一系列微电影进行日、月及总点击量走势进行描述性分析,最后对微电影的传播特点做了简单小结.     

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。     

基于多元线性回归的PM2.5 含量的影响因素研究

针对PM2.5含量的影响因素,利用搜集到的2015年1月1日至7月31日蚌埠地区每日的AQI指数和AQI六项基本监测指标数据,建立了多元线性回归模型,对PM2.5含量与其它5项分指标及其对应污染物含量之间的关系进行定量研究,并通过拟合优度检验、F检验、t检验等方法对模型进行检验,最后得到了准确可靠的多元线性回归模型,此模型具有拟合程度高、简易、直观等优势,为多元线性回归模型在PM2.5含量分析中的应用提供了有力参考。     

基于多元线性回归模型的海西州地区糖尿病发病情况研究

通过EViews软件对青海海西州地区糖尿病发病例监测登记资料进行统计分析,同时进行多元回归模型拟合,观察与糖尿病发病率相关的一些因素的发展趋势,建立了多元线性回归模型,并进行了实际值与预测值的比较.     

地下水水质预测的多元线性回归分析模型研究

运用回归分析理论和方法,建立了一个基于多元线性回归分析法的地下水水质动态预测模型,并将该模型用于遵义市海龙坝地下水水质的动态预测.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.     

基于多元线性回归模型校准空气质量的测量数据

在已有的国控点数据和自建点数据基础上,通过映射操作、抽象转换,运用Eclipse软件(JAVA语言)对数据进行多环节、多层次的处理后,使得琐碎数据的整体可读性提高,从而对国控点数据和自建点数据进行探索性数据分析,所使用的电化学气体传感器产生的零点漂移和量程漂移以及非常规气态污染物(气)浓度变化对传感器的交叉干扰以及风速、压强、降水量、温度和湿度等因素都会造成自建点数据与国控点数据的差异。建立多元回归模型,使用最小二乘估计通过MATLAB软件编程计算得到参数矩阵的值,从而实现对自建点数据的校准。     

基于多元线性回归对我国煤炭消费量的分析

煤炭是我国的主要能源,我国经济飞速发展离不开煤炭资源的大量消费。收集近15年的统计数据,基于SPSS多元线性回归分析,建立多元线性回归模型并对模型进行检验修正。该模型避免了复杂的推导过程,有较高的准确度。根据预测模型得出了影响煤炭消费量的主要因素以及未来变化趋势。     

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.     

基于SPSS的多元线性回归在产品销售中的应用

根据影响产品销售利润的主要因素,构建销售额、流通费用与销售利润的多元回归模型.运用多元线性回归法对数据进行分析,建立销售利润与消费额、流通费用间的回归方程,根据分析结果预测利润值.