回归分析是一种非常常用的统计分析方法，可以用来研究自变量和因变量之间的关系。下面是一般回归分析的步骤：
1.明确研究对象和问题：需要确认要研究的自变量和因变量，并明确研究的目的。
2.收集数据：需要搜集并整理数据，确保数据的质量和一致性。
3.数据描述和探索：对数据进行初步探索，包括描述性统计、散点图等分析方法，了解数据的分布情况。
4.模型建立：根据研究问题选取合适的模型，比如线性回归模型（简单线性回归和多元线性回归）等，利用计算机软件进行模型拟合和检验。
5.模型诊断：对模型进行诊断，验证模型是否符合回归分析的基本假设，如无自相关性、正态性、同方差性等。
6.结果解释和分析：根据分析结果，解释模型中每个自变量对因变量的影响，同时探讨可能的解释和实际意义。
7.
结论和应用：根据分析结果，得出结论或建议，并应用到实际问题中。同时，需要对结论及应用进行审慎的评估和解释， 以提高回归分析的可靠性和可行性。
需要注意的是，回归分析的具体步骤可能因为不同的问题而有所变化，但基本的思路是相似的。同时，回归分析本身也有很多变体和扩展，可以根据具体的问题选择合适的方法或者工具。
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
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
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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。
如果不是都线性相关，而且因素又多的话，试试R型因子分析
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。
如果不是都线性相关，而且因素又多的话，试试R型因子分析
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
计量经济学实验报告参考格式：
一、介绍主题，提出感兴趣的主要问题
实验报告的前几段应该对主题进行有趣的描述。研究项目的介绍部分应该包括以下两个部分（按顺序排列）：
1、主题说明；
2、对方法的描述。
二、回顾现有文献
其他研究人员可能已经研究了相关主题，所以报告的一个部分应该回顾关于这个主题的其他研究。
三、描述概念或理论框架
计量经济学的应用研究不同于统计分析，其特征之一是支持实证工作的理论结构。
四、解释计量经济学模型
开发了模型的理论结构之后，同学需要将其与经验、方法（也就是统计分析和观察方法）联系起来，这种方法在形式上被称为经济计量模型。
五、讨论估算方法
因为估计通常是假设某些统计条件成立，所以从计量经济学模型到估计可能并不完全简单。
六、详细描述数据
详细描述所使用的数据。要解决这些问题：
1、数据集是如何获得的及其来源;
2、数据的性质;
3、数据覆盖的时间范围;
4、数据收集的方式和频率;
5、观察到的结果;
6、计量经济学模型中使用的任何变量的汇总统计数据(平均值、标准差等)。
七、解释报告结果
读者可能不太了解计量经济学模型的规格、变量的规模以及其他相关信息，因此同学需要为读者提供相应的解释。
八、总结学到的东西
研究项目的结论应该综合结果，并解释其如何与报告的主要问题相关联
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。
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，
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
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多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我
应用统计毕业论文要用3个模型左右。模型参考如下：1、卡方检验2、独立样本T检验3、两独立样本非参数检验4、二元Logistic回归5、KM生存曲线6、ROC曲线
模型有三个层次：
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。
问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。
问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。
问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。
问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。