课题不是很难，之前遇见过，可，。，解决
整个环节是一体的一个过程，学术容不得造假的，所以自己得亲自体验啊，一元线性回归其实在实际中并不多见，如农业的年份和产量之类可能存在；在试验研究中的某个环节相对来说较多，比如吸光度和浓度的关系等，所以你首先得明确方向，你要做哪一方面的论文。
那肯定没有的啊
第一节 一元线性回归方程的显著性检验由上面的讨论知，对于任何的两个变量x和Y的一组观测数据（ ）（i=1,2,……,n）按公式（10）和（11）都可以确定一个回归方程 然而事前并不知道Y和x之间是否存在线性关系，如果两个变量Y和x之间并不存在显著的线性相关关系，那么这样确定的回归方程显然是毫无实际意义的．因此，我们首先要判断Y和x是否线性相关，也就是要来检验线性假设 是否可信，显然，如果Y和x之间无线性关系，则线性模型的一次项系数 =0；否则 0．所以检验两个变量之间是否存在线性相关关系，归根到底是要检验假设 根据现行假设对数据所提的要求可知，观察值 ， ，…… 之间的差异，是有两个方面的原因引起的：（1）自变量x的值不相同;（2）其它因素的影响，检验 是否成立的问题，也就是检验这两方面的影响哪一个是主要的问题．因此，就必须把他们引起的差异从Y的总的差异中分解出来．也就是说，为了选择适当的检验统计量，先导出离差平方和的分解因式．[6]一、离差平方和的分解公式观察值 （i=1,2,……,n），与其平均值 的离差平方和，称为总的离差平方和，记作 因为 = 其中：=2 =2 =2 =2 所以= 由于 中的 ， 为（10）和（11）所确定．即它们满足正规方程组（9）的解．因此定义项= 于是得到了总离差平方和的分解公式： 其中（19）是回归直线 上横坐标为 的点的纵坐标，并且 的平均值为 ， 是 这n个数的偏差平方和，它描述了 的离散程度，还说明它是来源于 的分散性，并且是通过x对于Y的线性影响而反映出来的，所以， 称为回归平方和而 = 它正是前面讨论的 的最小值，在假设（1）式的条件下它是由不可观察的随机变量 引起的，也就是说，它是由其它未控制的因素及试验误差引起的，它的大小反映了其它因素以及试验误差对实验结果得影响．我们称 为剩余平方和或残差平方和．[7]二、 、 的性质及其分布由以上分析可知，要解决判断Y和x之间是否存在线性相关关系的问题，需要通过比较回归平方和和剩余平方和来实现．为了更清楚地说明这一点，并寻求出检验统计量，考察估计量 ， 的性质及其分布．（一） 的分布 由（14）式可知= 在 相互独立且服从同一分布 的假定下由（2）知 ， ，…… 是P个相互独立的随机变量，且 （i=1,2,……，n）所以他们的平均值 的数学期望为：因为 是 的线性函数，且有：这说明 是 的无偏估计量且 的方差为所以 即: 同样可证，对于任意给定的 其对应的回归值 （它是 的点估计）适合( ， （二） 方差 的估计及分布因为 = = = 由 、 及 可得 = 又由于 及E(L)，E(U)得=E(L)+E(U) =（n-2） 从而,说明了 = = 是 的无偏估计量，由此可见，不论假设 成立与否， 是 的一个无偏估计量，而 仅当假设成立时，才是 的一个无偏估计量，否则它的期望值大于 ．说明比值 （20）在假设成立时有偏大倾向，也就是说，如果F取得值相当大，则没有理由认为x和Y之间有线性相关关系，也就是下面我们将采用F作为检验统计量的原因．另外，由于 ， 是 的最小二乘估计，由（8）式可知=0 ， =0这表明 中的n个变量 ， …… 之间有两个独立的线性约束条件，
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测
我过能源，消耗量我知道，多员线性回归，我肯定好比
论文数据里必须有多元线性回归。
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。
事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。
因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
在不断进步的时代，越来越多的事务都会使用到报告，报告具有成文事后性的特点。那么，报告到底怎么写才合适呢？下面是我精心整理的物流管理专业论文开题报告，希望对大家有所帮助。
一、选题的依据和意义
医药制造业是我国国民经济的重要组成部分，中国作为全球人口最多的国家，随着人民生活水平的日益提高和人口老龄化趋势的出现，人们将越来越重视自己的健康，这也促使中国医药行业进入了高速增长的阶段。随着医药需求的快速增长，发展物流是医药制造业提高竞争力的必然要求。据全国重点企业物流统计调查数据显示，我国医药制造业物流规模不断扩大，但物流效率、物流服务水平等与发达国家相比差距依然较大。物流作为现代生产型服务业，是企业降低成本、获取第三利润源的重要途径。尤其是在当前转变经济发展方式的背景下，医药制造业更需要大力发挥现代物流在行业转型中的作用。如何完整地展示医药物流中心的物流成本结构，并对其进行物流成本分析及成本控制，也成了各医药物流中心迫切关注的问题。
二、国内外研究现状
国外物流成本控制研究现状：从国外知名的期刊上看，其物流成本控制的研究主要集中于对微观企业物流成本的研究，从企业的实际需要出发，例如：约束条件下的供应商选择、物流及配送系统的设计、运输及仓储策略等。同时更加侧重于从实证研究角度来研究企业物流成本的控制、优化策略及相关数学分析模型。本文则将从供应商选择策略、库存及仓储策略、运输及配送策略三个主要方面来综述国外的物流成本控制的研究现状。
1、供应商选择策略中的物流成本控制的研究。Mooret和Fearon主张价格、质量和产品交付是影响供应商选择策略的重要准则，他们认为线性规划方法可以成为供应商选择的一个重要方法。在这一思路的影响下，Gaballa首次从实证角度将数学规划方法应用于供应商的选择。Anthony和Buffa开创了一个单目标的线性规划模型用以支持企业的战略采购计划，但是订单成本、运输和验货成本等因素未被考虑到该模型中。Narasimhan和Stoynoff将一个单目标混合型整数规划模型应用于某大型制造企业，以优化面向供应商群体的订单分配及物料获取过程。Turner为BritishCoal公司提出了一个单目标线性规划模型，该模型在考虑供应商能力、最大订单量、最小订单量、顾客需求，及区域布局的约束条件下，实现总折扣价格的最小化。Sharma等人提出了一个非线性的混合型整数目标规划模型用以解决供应商选择问题。他们在模型中考虑了价格、质量、产品交付和服务等因素，所有的准则均作为目标。Benton在多品类、多供应商、资源限制和数量折扣的条件下，应用拉格朗日放松法开发了一个非线性规划和启发式过程模型用于供应商的选择。该模型目标是实现采购成本、库存持有成本和订单成本的最小化。Ghodsypour和开发了一个决策支持系统(DDS)，用于减少供应商数量和对供应商的商业伙伴数量进行管理。
除此之外，还有许多学者提出了自己的观点，以和为例，他们在2001年讨论了在多供应商、多种标准和供应商能力限制的约束条件下，供应商选择决策中的物流总成本问题，他们开发了一个混合型的整数非线性规划模型，并进行了相应的数学实例分析。
2、库存及仓储策略中物流成本控制的研究。库存与仓储问题，很早就被国外学者纳入关于物流成本控制的研究范畴，因而国外学者在这一方面的研究十分深入，也取得丰硕的成果。
1913年，FordHarrisr在其论文中首次发表了著名的经济订货批量(EOQ-EconomicOrderQuantity)模型;随后，Clark和Searf开始研究多级库存，并于1960年分析和建立了一个不考虑批量的N级流水系统(SerialSystem)。他们证明了对于考虑贴现和存储成本的N级流水系统来说，其最优库存控制策略是所谓的最大订货水平(Order-up-Level)策略。
在这些前人研究的基础上，后边的学者相继从不同的问题和角度出发，提出了一系列经典模型。例如：经济生产批量模型、允许缺货的经济订购批量模型、经济订购批量折扣模型、物料需求计划(MRP)与及时化生产方式(JIT)库存模型等等。
而关于库存成本方面的研究，近些年也取得了很显著的成就。例如：和在对现有文献中的库存模型进行回顾与总结的基础上，提出以下5种成本应该被视为关键性成本：(1)损坏成本;(2)持有成本;(3)缺货成本;(4)机会成本;(5)补货成本。和YehudaBassok于2005年讨论了基于延迟定制化战略的库存模型，他们认为采用延迟制造战略来维持其库存战略能够带来可关注的利润增长。
3、运输及配送策略中物流成本控制的研究。
运输是物流系统的一大支柱体系，它被认为是经济增长和发展的重要条件。国外学者对物流运输成本的研究涵盖了宏观、微观的各项运输及配送成本问题，具体研究成果如下所述。
Krugman进行了开创性的研究，他指出贸易成本规模在经济地理模型中有着至关重要的影响;Henderson等人也强调了运输成本在贸易和收益方面扮演的角色以及其影响;Kumar和Hoffmann分析了贸易、运输成本和适度全球化之间的多重联系;而HensRunhaar和RobvanderHeijden探讨了公共政策对货物运输成本的干预，以荷兰的纸质印刷品的物流为例进行全面的分析，揭示了货物运输成本对供应链中的货物运输需求进行管理控制的机制。
除此之外，国外的一些学者对如何测量运输成本进行了尝试，开始使用到岸价对离岸价的比率作为测量海运成本的'工具，但是对于这种观点，也有许多学者提出了质疑，反对者认为，用到岸价对离岸价的比率计算出来的成本不能提供与时间变化趋势相同的足够信息。
综合上述，可以看出国外物流成本研究体现出很强的实用性与针对性，研究内容和问题十分广泛，研究成果也很多。他们对物流成本的具体构成及相互影响的认识存有许多差异。他们集中于对物流成本优化策略、方法及技术等实操性的研究很多，而对于物流成本理论体系等相关基础理论的研究却相对较少。
国内物流成本控制研究现状：我国对物流成本控制的研究起步相对较晚，引入我国也仅有20多年的历史，但是也取得了一定的成果。开发出了一系列可操作性较强的各类物流成本测算模型，例如：物流成本总量的测算模型、第三方物流服务市场规模的测算模型、物流业成本水平的测算模型等。
黄岩提出了基于横向控制、纵向控制以及供应链为对象的计算机网络控制系统。在这个系统中，假设销售、生产、采购和售后服务四个环节的.物流成本分别是物流过程的函数，然后建立各部分的成本函数和总成本函数，最终构建了以物流成本的预测、计划、分析、信息反馈和决策等步骤为主体的横向控制和以过程为基础的纵向控制以及以供应链为对象的计算机网络系统控制。
柳键、马士华从供应商缺货对购买方的影响出发，引入有效库存水平概念，创建了在供应和需求都不确定的情形下仓库和零售商的库存模型，并在此基础上提出了安全因子整体优化的思路和方法。
李慧对物流作业成本法中的物流成本与作业量的相关关系进行了研究，引入线性回归预测与控制原理对物流作业成本预测和物流作业量的优化控制这一概念，并提出了多种作业的正态线性回归模型。
张令荣，杨梅提出了基于价值链的作业成本法，分析一体化物流成本的数学模型。通过这个模型可以预测或模拟成本数据，并通过有关矩阵对应的变量，求取较优解或最优解，以便于物流成本控制。但是有所不足的是此模型仅仅是理论上的假设，并没有进一步的分析和实证。
田肇云提出挖掘逆向物流潜在价值的策略。他指出有效的逆向物流管理能够减少企业乃至整个供应链的运营成本、增加利润，改善企业的现金流，提高客户服务质量，并为企业赢得信用和品牌形象。
石明虹，滕芳提出制造业企业内部物流绩效评价指标体系，探讨了物流评价体系的量化方法，他们主张从内部物流成本控制能力、库存物料管理能力、内部物流布局能力和内部物流管理成熟度四个方面构造评价指标。
张余华，翁君认为供应链物流中，物流作为整个供应链子环节，其决策最终必须服从供应链，单纯对系统自身优化具有很大局限性。他们认为在供应链的背景下，物流系统优化将会遇到来自系统内部和外部的不同因素的影响，这些都会加剧优化的难度。
三、论文提纲的初步设计
(一)引言
(二)物流成本理论基础
医药物流成本概述
医药物流成本的概念
医药物流成本的分类
医药物流成本的特征
物流成本管理
物流成本管理的环节
物流成本管理的方法
物流作业成本控制体系
(三)基于作业成本法的医药物流成本分析
作业成本法
作业成本法简介
作业成本法进行成本计算的要点分析
作业成本法在医药物流中心应用的必要性和可行性分析
医药物流中心的物流成本核算
物流成本的作业成本核算模型研究
物流成本法的成本分配
医药物流中心的物流成本预测
物流成本的多作业线性回归模型
物流成本的线性回归预测
(四)医药物流中心的物流成本控制体系
物流成本控制体系概述
物流成本控制的含义
物流成本控制的要求
物流成本控制体系框架
事前成本控制阶段
事中成本控制阶段
事后成本控制阶段
医药物流中心的物流成本控制体系
作业成本核算
物流成本的控制策略
(五)结论
四、进程安排
1、确定论文题目，撰写开题报告;
2、——文献阅读与整理，理论研究与分析;
3、——实地调研，数据分析与整理;
4、——论文撰写，形成初稿;
5、——论文修改，形成定稿;
6、提交论文。
五、主要参考文献
[1]黄岩，高建兵，蔡雨阳.企业物流成本的控制研究[J].中国软科学，2000(7)：82-85.
[2]柳键，马士华.供应链合作及其契约研究[J].管理工程学报，2004(1)：85-87.
[3]李慧.线性回归预测与控制在物流作业成本法中的应用[J].重庆交通学院学报，2004(6)：115-117.
[4]张令荣，杨梅.基于价值链的企业物流一体化成本分析方法研究[J].大连理工大学学报，2005(4)：33-36.
[5]田肇云.逆向物流潜在价值及挖掘策略[J].商业时代，2006(8)：17.
[6]石明虹，滕芳.制造业企业内部物流绩效评价指标体系研究[J].商场现代化，2006(26)：146-147.
[7]张余华，翁君.供应链背景下物流系统优化问题分析[J].国际经贸探索，2006(1)：76-79.
[8]胡开桥.苏宁电器公司物流成本管理与控制的策略浅析[J].消费导刊，2009(1)：33-35.
[9]翟娜.连锁超市物流成本优化研究--怎样做到“天天平价”[J].科技信息，2009(5)：477-478.
一、国外研究现状
在物流发展的同时，西方发达国家的物流成本控制研究经历了:了解物流成本实际状况、物流成本实际核算、物流成本管理、物流收益评估、物流盈亏分析等五个阶段。虽然很多物流企业开始分析其物流体系，但大多数情况下这种分析是根据经验和直觉进行的，分析过程中很少使用分析模型或工具。虽然西方学术界开发了许多有效的分析模型、工具和决策支持系统，论述这些工具、模型和决策支持系统的著作也很少，但是工业界还未真正了解和应用这些技术，因而目前部分企业物流成本控制达到第四个阶段，而多数企业的物流成本控制还都处于第三阶段，还没有达到第四、第五阶段。虽然现在对物流成本构成有了更加全面的理解，但是由于许多会计核算方法不健全成为解决物流成本的障碍，现在对物流过程进行有效的成本管理控制仍然存在困难。
二、国内研究现状
我国现代物流经过数十年的发展，已经迎来了物流业的春天。近十年来国家经济持续稳定的高速增长、电子商务的兴起、加入世贸组织等等，为我国物流业激起一个又一个的浪潮。目前由于政策环境与经济环境的改善，企业改革日益深化，为物流企业发展建立了良好的宏观环境与微观基础，物流事业的发展形势越来越好。
然而对于物流成本控制而言，我国企业的物流成本控制大多还处于了解物流成本实际状况的阶段，即对物流活动的重要性认知的阶段，只有少部分企业达到了物流成本核算，即了解并解决物流活动中存在问题的阶段(但核算水平很低，了解和解决问题的层次也不深)，物流部门远远落后于生产部门，物流成本管理也远远落后于生产管理。对物流成本核算的相关理论和实务探讨非常薄弱，对物流成本的计算没有明确规定，对物流成本的计算方法的研究大多是基于日本的
三、选题背景与意义
随着人们物流管理意识的增强，降低物流成本已经成为物流管理的首要任务。无论采取什么样的物流技术与管理模式，最终的目的都不在与这种模式与技术本身，而是要通过物流系统的整体优化，在保证一定的物流服务水平的前提下实现物流成本的降低。可以说，整个物流技术和物流管理的发展过程就是不断追求物流成本降低的过程。
同时伴随着新经济时代的到来，经济全球化、市场一体化的趋势日益加强，企业面对变化无常、竞争激烈的市场环境以及顾客需求多样化、个性化消费水平的不断提高，其传统的、机械的采购、生产、物流模式己经难以适应市场的需要。企业必须快速把握市场的真实需求，缩短产品的开发周期、采购供应周期、生产加工周期、流通配送周期，全面降低企业作业链过程的成本，才能提高企业的生存能力和竞争能力。在传统的企业成本管理模式下，企业往往过于强调通过产量的扩大来降低单位产品所分摊的固定成本，通过采用廉价劳动力和原材料等措施降低企业的生产成本，从而获得预期的利润。但是，随着企业间的竞争越来越激烈，单纯通过扩大产量来形成规模经济而不考虑市场对产品接受程度和竞争对手的策略的做法，己经被证明是行不通的，通过改进产品的设计和控制生产过程中的浪费来降低成本的手段所能起的作用和降低成本的空间也越来越小。因此，人们意识到，为保持企业的生存能力和竞争能力，必须为企业寻找新的利润源泉。
通过多年的研究，发现在企业物资的流动过程中所发生的成本并不会增加顾客的价值，并且企业物流活动所发生的成本占企业总成本的比例较大。由此引发了学术界对企业物流的研究，同时，实务界也在积极地研究如何规划和实施本企业的物流战略。另一方面，各国政府为搞活本国的经济，通过大流通促进大生产，希望对本国基础建设的投资来带动国家的经济发展，也迫切需要研究如何发展物流战略。通过几十年研究的积累，物流学界对企业物流成本管理的认识，形成了第三利润源、物流冰山、效益背反等理论。国内企业一般没有单独对物流成本进行核算，往往都是和企业其它成本一同核算，没有单独设立核算项目。即使有些企业将物流成本划分出来进行单独核算也往往应用比较传统的分步法或品种法等，导致物流成本核算的严重失真。
对于恩希爱这个外资企业，虽然在日本的市场已经完全打开，但对于中国这个陌生市场，要打开这个市场就必须降低成本，提高竞争力。由于长期以来企业重生产和销售，轻流通，导致企业的物流成本偏高。目前，我国生产企业生产中直接劳动成本占总成本的比重不到10%，而物流费用达到了40%。在当今激烈的市场竞争下，物流成本的降低比销售额的提高更容易。这意味着在激烈的竞争中谁降低了物流费用，谁就降低了成本，谁就会在竞争中取胜。
从分析物流成本入手，进行物流成本管理，改善企业物流，具有重要的意义。物流成本计算是物流成本管理的基础，但在我国现行的会计制度下，难以按照物流成本的内涵完整地计算出物流成本，而且按照传统成本法分摊出来的物流成本，也不能满足物流管理的需要。这种状况不仅打击企业进行物流成本计算的积极性，更重要的是由于缺乏物流成本这一基础数据，影响了企业物流管理、物流系统再造等决策的科学性和正确性，从而制约了企业物流管理水平的提高和企业竞争力的加强。
因此，开展企业物流成本计算研究，确定其成本构成，可以有效地降低企业成本，提高资金利用率和提升企业竞争力。
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（作出相应的说明）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验F检验R2—拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测
多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。设变量Y与变量X1，X2，…，Xm存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为Yj,Xj1,Xj2,…Xjm�(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为：可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。计算了多元线性回归方程之后，为了将它用于解决实际预测问题，还必须进行数学检验。多元线性回归分析的数学检验，包括回归方程和回归系数的显著性检验。回归方程的显著性检验，采用统计量：式中： ，为回归平方和，其自由度为m； ，为剩余平方和，其自由度为(n－m－1)。利用上式计算出F值后，再利用F分布表进行检验。给定显著性水平α，在F分布表中查出自由度为m和(n－m－1)的值Fα，如果F≥Fα，则说明Y与X1，X2，…，Xm的线性相关密切；反之，则说明两者线性关系不密切。回归系数的显著性检验，采用统计量：式中，Cii为相关矩阵C＝A-1的对角线上的元素。对于给定的置信水平α，查F分布表得Fα(n－m－1)，若计算值Fi≥Fα，则拒绝原假设，即认为Xi是重要变量，反之，则认为Xi变量可以剔除。多元线性回归模型的精度，可以利用剩余标准差来衡量。S越小，则用回归方程预测Y越精确；反之亦然。
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测
实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为： 。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y（亿元） 职工人数L（万人） 固定资产K（亿元）1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 78 94⒉输入统计资料： DATA Y L K⒊生成时间变量 ： GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型： LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝() () () () 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为，资金的边际产出为，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的 统计量值为，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝() () () 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为，资金的边际产出为，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的 检验值都比较大，显著性概率都小于，因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝ () () () 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。控制过程：①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3；则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时，函数表达式为： （模型4） ＝()(－)() 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝，资金的产出弹性 ＝，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6 生产函数估计结果此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝()()() 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理， ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7 生产函数估计结果此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：一回归系数的符号及数值是否合理；二模型的更改是否提高了拟合优度；三模型中各个解释变量是否显著；四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了 检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
3000字。根据查询大众点评可知，应用回归分析论文需写3000字，应用回归分析是其中的一个重要分支，本着国家经济水平的不断提高，采用回归分析的方法对国家成品钢材的需求量进行分析等。
论文就是用来进行科学研究和描述科研成果的 文章 ，写作论文是要按照一定的格式来规范自己的论文的。下面是我带来的关于论文写作格式模板的内容，欢迎阅读参考!论文写作格式模板 1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。 2、论文摘要和关键词。 论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究 方法 、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。有时还需附上英文的论文摘要。 关键词 是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。 3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。 4、引言(或序言)。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。 5、正文。是 毕业 论文的主体。 6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。 7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。 而参考文献是人们长忽略的一部分： 参考文献是期刊时，书写格式为：[编号]、作者、文章题目、期刊名(外文可缩写)、年份、卷号、期数、页码。 参考文献是图书时，书写格式为：[编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。 8、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。 论文写作格式模板：格式及排版 1、论文份数：一式三份。一律要求打印。论文的封面由学校统一提供。纸张型号：A4纸。A4 210×297毫米。页边距：天头(上)20mm，地角(下)15mm，订口(左)25mm，翻口(右)20mm。统一使用汉语：小五号宋体。分割线为3磅双线。 2、论文格式的字体：各类标题(包括“参考文献”标题)用粗宋体;作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体;正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体;英文用Times New Roman字体。 3、字体要求： (1)论文标题2号黑体加粗、居中。 (2)论文副标题小2号字，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。 (3)填写姓名、专业、学号等项目时用3号楷体。 (4)内容提要3号黑体，居中上下各空一行，内容为小4号楷体。 (5)关键词4号黑体，内容为小4号黑体。 (6)目录另起页，3号黑体，内容为小4号仿宋，并列出页码。 (7)正文文字另起页，论文标题用3号黑体，正文文字一般用小4 号宋体，每段首起空两个格，单倍行距。 (8)正文文中标题 一级标题：标题序号为“一、”， 4号黑体，独占行，末尾不加标点符号。 二级标题：标题序号为“(一)”与正文字号相同，独占行，末尾不加标点符号。 三级标题：标题序号为“ 1. ”与正文字号、字体相同。 四级标题：标题序号为“(1)”与正文字号、字体相同。 五级标题：标题序号为“ ① ”与正文字号、字体相同。 (9)注释：4号黑体，内容为5号宋体。 (10)附录： 4号黑体，内容为5号宋体。 (11)参考文献：另起页，4号黑体，内容为5号宋体。 (12)页眉用小五号字体打印“XX大学XX学院XX级XX专业学年论文”字样，并左对齐。 论文写作格式 范文 ：《试谈 人力资源管理 》 【摘 要】 人力资源管理是企业发展动力的源泉，是企业可持续发展的根本保障。在竞争日益激烈的社会，在这个人才紧缺的社会，企业要想生存下去，必须严把人力资源的各个环节与关卡，让人力资源管理真正助飞企业的成长。 【关键词】 人力资源 5P 工作分析 人力资源规划 招聘 要了解人力资源的管理内容，就必须知道什么是人力资源。人力资源的一种定义是“在社会或企业里，能推动社会或企业进步的所有体力和脑力劳动者”，根据这个定义，再结合中国的现状，企业的人力资源就分两种情况了：一是企业所有的员工，另一个是企业里真正为公司做出贡献的人。第一种情况下，企业所有的员工，都是企业价值的创造者，所以人力资源管理要覆盖到整个企业。第二种情况下，有人是走关系进入企业的，在日常工作中并不为企业创造价值，这些人不在企业人力资源管理范围之内。 人力资源管理在 企业管理 中的地位是仅次于 企业战略 管理的。管理范围主要是：人与事的匹配;人的需求与工作报酬的匹配;人与人的合作与协调;工作与工作的协调。 企业人力资源管理的目的可以归纳为“5P”：Perceive(识人)，人力资源管理的前提，为实现企业目标而寻找满足企业要求的优秀人才;Pick(选人)，人力资源的起点，寻找和开辟人力资源 渠道 ，吸引优秀人才进入企业，为企业甄选出合适的人员并配置到对应的岗位上;Profession(育人)，企业人力资源管理的动力手段，不断培训员工、开发员工潜质，使员工掌握在本企业现在及将来工作所需的知识、能力和技能;Placement(用人)，乃是人力资源管理的核心，使员工在本职工作岗位上人尽其用，通过科学、合理的员工绩效考评与素质评估等工作对员工实施合理、公平的动态管理过程，如晋升、调动、奖惩、 离职 、解雇等，是企业人力资源管理的重头戏;Preservation(留人)，企业人力资源管理的目的，留住人才，为员工创造一个良好的工作环境，保持员工积极性，使现有员工满意并且安心在本企业工作。 在企业人力资源管理中，工作分析是重头戏。工作分析，是通过对某种岗位工作活动的调查研究和分析，确定组织内部某一岗位的性质、内容、责任、工作方法以及该职务的任职者应该具备的必要条件。 工作分析分为工作描述和工作规范。工作描述，也即工作说明，是以书面描述的方式来说明工作中需要从事的活动以及工作中所使用的设备和工作条件等信息的文件。工作规范是用来说明承担某项工作的员工所必须具备的特定技能、工作知识、能力及其他个人特征等的最低要求的文件。由此可见，工作分析主要说明岗位的两方面，一是对工作本身作出规定;二是明确对工作承担者的行为和资格进行要求。 工作分析主要有三方面：岗位分析、环境分析、人员素质分析。岗位分析主要分析岗位名称、工作任务、权利责任、工作关系和工作量。环境分析不外乎分析企业所在的自然环境、社会环境，当然，企业的安全环境也在考虑之中。人员素质分析要求分析工作人员的能力、素质、经历、体质和个性等。 工作分析的方法主要有访谈法、问卷法、典型事例分析法、观察法等。访谈法中尤其需注意的是要消除被访谈者的戒心，毕竟访谈不是 面试 。关于问卷法，其中最难把握的就是调查问卷的设计。问卷设计得不全面，就会导致调查得出的信息不具说服性;问卷的界面设计得不友好，被调查者就不情愿填写，则调查效果收效甚微;如果问卷中没有反馈机制，则不利于后续问题的调查研究，等等都在影响问卷法的最终结果。典型事例分析法则要区分其与典型个例相关分析法。观察法必须要获得观察许可，要不就有偷窥的嫌疑了。其他方法比如实践法中，工作人员亲身参与能掌握一手资料，对于最终分析结果来说也是至关重要的。人力资源规划是企业战略规划之下的首要任务，人力，既是资源，更是企业独一无二的财富，资产没了，可以再有，但人走了，对企业却是致命的伤。人力资源规划有两个方面：人力资源需求预测和人力资源供给预测。 人力资源需求预测的方法主要有四： 1. 管理人员判断法，这是基于 经验 和现状的判断和预测，此法是建立在历史会重演的前提下，且只适合于企业在稳定状况下的中短期预测。 2. 德尔菲法，基于收敛原则的德尔菲法可行性高，集聚了许多专家的意见，中短期有效。 3. 回归分析法，需要一定的计量知识，主要通过理论分析和数理分析来识别影响因素。 4. 转换比率分析法，此法虽然精确、简单的认识相关因素和人员需求之间的关系作用，但进行估计时需要对计划期的业务量、目前人均业务量和生产率的增长率进行精确的估计，而且只考虑人工需求总量，未说明其中不同类别员工需求的差异。 人力资源供给预测的方法主要有：技能清单法，这是用来反映员工工作能力特征的列表，包括培训背景、以前的经历、持有的证书、已通过的考试、主管的能力评价等，但此法缺少了对于岗位情况的认知;管理人员置换图，只针对了管理人员这类企业里的重要岗位，缺少对一般岗位的认识和分析;企业外部劳动力供给，能够准确全面的了解组织外部人员流动状况，但与此同时，却缺少对组织内部人员流动信息的认知和分析。 前面讲述了主要管理方法，那么，企业的人从何来?员工招聘就像在挑合适的种子，选好种然后再精心培养，才能长成茁壮的大树继而成为顶梁柱，否则就会架空企业。人员招聘首先要确定需求，哪些岗位上缺人，缺多少，男女比例如何;接下来就是招募阶段，这期间，制定招聘计划、选择招聘渠道、确定招聘方法、发布招聘信息、确定招聘人员和地点等;然后是甄选阶段，该阶段主要采用笔试、面试等相关测试来选择企业相关岗位所需人员，其中，笔试是淘汰不合格者，面试是选择合格者;录用和调配阶段，在录用之前有一段试用期;招聘评估和反馈阶段，选择适当的方法对招聘结果进行评估， 总结 优点，发现缺点，以便下次做得更好。 人力资源管理的后续就是对员工进行绩效管理、薪酬管理，以及员工的培训、进修等。 人力资源管理是企业发展动力的源泉，是企业可持续发展的根本保障。在竞争日益激烈的社会，在这个人才紧缺的社会，企业要想生存下去，必须严把人力资源的各个环节与关卡，让人力资源管理真正助飞企业的成长。 参考文献： [1] 杨宝宏，杜红平《管理学原理》[M].北京：科学出版社，2006. [2] 钱振波等《人力资源管理：理论.政策.实践》[M].北京：清华大学出版社，2004. [3] 陈维政，余凯成，程文文《人力资源管理》[M].北京：高等 教育 出版社，2006. 猜你喜欢： 1. 学术论文写作标准格式要求 2. 论文格式要求的基本构成要素有哪些? 3. 毕业论文写作标准格式 4. 3000字手写论文格式模板 5. 1500字论文格式模板
回归结果在论文上展示如下：1、统计学分析中表述logistic回归时，要报告自变量，因变量，自变量筛选方法。2、表述logistic回归分析结果时，要报告自变量，因变量的赋值情况，我们可以选择表格展示变量的意义和赋值。3、表述logistic回归分析结果时，要报告OR，95%可信区间，各变量参照组，这是logistic回归最核心的结果表述。