导读:本文包含了多元线性回归分析论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:线性,模型,收听率,泉流,硫酸钠,降水量,专业。
多元线性回归分析论文文献综述
董晓萌[1]（2019）在《基于多元线性回归的统计学专业满意度影响因素分析》一文中研究指出本文以部分高校统计学专业学生为主要调查对象,对统计学专业满意度进行相关分析及多元线性回归分析,得到最优回归拟合方程,结果表明:是否会推荐此专业对总体满意度的解释贡献量最大;课程体系、就业前景、教师队伍的综合素质和学生刚接触此专业时的态度对其所学专业满意度影响也较为重要,进而给出相关意见和建议。(本文来源于《价值工程》期刊2019年36期）
苏兆路,潘春阳[2]（2019）在《基于灰关联分析法和多元线性回归模型的有轨电车能耗预测》一文中研究指出针对传统的有轨电车能耗预测模型缺少对能耗影响因素进行显着性量化分析的问题,提出灰关联分析法和多元线性回归模型相结合的有轨电车能耗预测方法。首先通过有轨电车动力学模型分析有轨电车能耗影响因素,然后利用灰关联分析法计算这些影响因素的关联度,最后选取关联度较大的因素作为模型输入变量,根据多元线性回归模型建立有轨电车能耗预测模型。经实验验证,新建模型的平均预测误差为2. 29%,相比已有文献中提出的回归模型其预测误差更小。因此,该能耗预测模型能够更好地反映有轨电车能耗变化趋势。(本文来源于《信息技术与网络安全》期刊2019年12期）
王静,申强[3]（2019）在《辛安泉泉水流量的预测分析——基于spss软件与多元线性回归理论》一文中研究指出近几年,随着国家地下水井全面建设,提供了丰富的地下水水位资料。以辛安泉域子系统2000-2017年年均地下水位资料为基础,基于多元线性回归理论方法,用spss统计分析软件,分析辛安泉域不同子系统地下水位、降水量、开采量等多因子与实测泉水流量的相关关系,建立泉水流量预测模型,能够很好预测该泉域泉水实测流量,为传统水量还原方法提供参考。(本文来源于《山西水利科技》期刊2019年04期）
戴玮[4]（2019）在《基于多元线性回归的广播收听率预测模型分析》一文中研究指出广播收听率数据对广播媒体有着重要的应用价值,其在已播节目的评估中得到应用,而在广播收听率的预测上尚未得到充分应用。以某频率广播实际收听率数据为基础,对影响该广播收听率的因素进行合理统计和量化分析,基于拟合优化多元线性回归模型对节目收听率进行预测,预测结果为新节目的播出编排提供参考。(本文来源于《网络新媒体技术》期刊2019年06期）
姜道旭,吴文琴[5]（2019）在《基于一元线性回归分析扬州市城镇和农村人均可支配收入与消费支出》一文中研究指出利用2008年至2017年的扬州市城镇、农村居民的可支配收入和消费支出的统计数据,对其进行自相关性分析和一元线性回归分析,分析了城镇、农村居民的可支配收入和消费支出之间的关系,城镇与农村的可支配收入和消费支出差距较大,并提出相关建议。(本文来源于《现代营销(经营版)》期刊2019年12期）
郑海鹏[6]（2019）在《基于SPSS多元线性回归的高校学生就业薪资期望分析》一文中研究指出依据淮南市叁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着,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。(本文来源于《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
周需焕,曹霁,唐松泽[7]（2019）在《基于多元线性回归的我国盗窃犯罪的影响因素分析》一文中研究指出盗窃犯罪历史悠久,对社会文化和经济都有着较大的不良影响。本文利用多元线性回归技术,研究教育业固定资产投资、高中阶段毛入学率、高等教育毛入学率、城乡居民收入差距等因素对盗窃刑事案件和盗窃治安案件的影响。结合分析结果,本文认为缩小城乡收入差距、提高教育质量对预防盗窃犯罪是有帮助的。(本文来源于《法制与社会》期刊2019年31期）
马凯文[8]（2019）在《基于相关分析和多元线性回归的葡萄酒质量预测》一文中研究指出传统的葡萄酒质量检测由专业评酒师进行鉴评完成,存在检测成本高、周期长、主观臆断等缺点。目前亟需建立一套客观、有效的葡萄酒质量评价体系,实现对葡萄酒质量的快速、批量检验。介于此,本文提出了一种基于相关分析和多元线性回归的葡萄酒质量检测方法,可以用葡萄酒理化指标对葡萄酒质量进行精准预测。首先,通过相关分析从27个红葡萄酒样品的标准化成分指标中选取与平均总评分最相关的5个指标作为最优特征;其次利用最优特征和平均总评分训练多元线性回归模型;然后利用最终的预测模型计算平均总评分的预测值;最后根据帕克评分体系分别对平均总评分的真实值和预测值进行评级,评级结果的差异可以反映模型预测的正确与否,从而实现由葡萄酒理化指标对葡萄酒质量进行预测的功能。模型的预测正确率达到81.48%,性能优异。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年30期）
徐坤华,屈小妮,葛赞,雷小英,陶华东[9]（2019）在《基于SPSS多元线性回归分析不同因素对贮藏期间AES中二恶烷含量的影响》一文中研究指出以单因素试验为基础,结合多元线性回归研究了不同因素对脂肪醇聚氧乙烯醚硫酸钠(AES)中二恶烷含量的影响。结果表明:贮藏期间,AES产品中的二恶烷含量与EO数、温度、pH值和时间呈正相关,即随着EO数的增加,温度的升高,pH值的增大和时间的延长,AES中的二恶烷含量均增加;采用多元线性回归分析各因素对二恶烷含量的影响,影响程度为:EO数>pH值>时间>温度;光照对二恶烷含量的增长具有一定的影响,但影响程度较小。(本文来源于《日用化学工业》期刊2019年10期）
李梦欢,杨鹏辉,朱家明[10]（2019）在《基于多元线性回归对海南省商品住宅价格的分析》一文中研究指出以海南省2007-2017年商品住宅价格为研究对象,收集并分析剔除了与商品住宅价格相关性较小的影响因素,运用多元线性回归构建商品住宅价格变动模型,使用灰色关联度对所选出的影响因素进行关联排序。然后分别采用多元线性回归模型和ARIMA模型来预测出海南省商品住宅价格波动情况,但预测值仍存在较大误差,通过加权建立组合预测模型来对商品住宅价格进行预测,2018年预测的海南省商品住宅价格和实际价格十分接近,说明组合预测模型的精确度得到了提高。最后利用组合预测模型预测了未来五年海南省商品房住宅价格。(本文来源于《景德镇学院学报》期刊2019年05期）
多元线性回归分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统的有轨电车能耗预测模型缺少对能耗影响因素进行显着性量化分析的问题,提出灰关联分析法和多元线性回归模型相结合的有轨电车能耗预测方法。首先通过有轨电车动力学模型分析有轨电车能耗影响因素,然后利用灰关联分析法计算这些影响因素的关联度,最后选取关联度较大的因素作为模型输入变量,根据多元线性回归模型建立有轨电车能耗预测模型。经实验验证,新建模型的平均预测误差为2. 29%,相比已有文献中提出的回归模型其预测误差更小。因此,该能耗预测模型能够更好地反映有轨电车能耗变化趋势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多元线性回归分析论文参考文献
[1].董晓萌.基于多元线性回归的统计学专业满意度影响因素分析[J].价值工程.2019
[2].苏兆路,潘春阳.基于灰关联分析法和多元线性回归模型的有轨电车能耗预测[J].信息技术与网络安全.2019
[3].王静,申强.辛安泉泉水流量的预测分析——基于spss软件与多元线性回归理论[J].山西水利科技.2019
[4].戴玮.基于多元线性回归的广播收听率预测模型分析[J].网络新媒体技术.2019
[5].姜道旭,吴文琴.基于一元线性回归分析扬州市城镇和农村人均可支配收入与消费支出[J].现代营销(经营版).2019
[6].郑海鹏.基于SPSS多元线性回归的高校学生就业薪资期望分析[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版).2019
[7].周需焕,曹霁,唐松泽.基于多元线性回归的我国盗窃犯罪的影响因素分析[J].法制与社会.2019
[8].马凯文.基于相关分析和多元线性回归的葡萄酒质量预测[J].科学技术创新.2019
[9].徐坤华,屈小妮,葛赞,雷小英,陶华东.基于SPSS多元线性回归分析不同因素对贮藏期间AES中二恶烷含量的影响[J].日用化学工业.2019
[10].李梦欢,杨鹏辉,朱家明.基于多元线性回归对海南省商品住宅价格的分析[J].景德镇学院学报.2019
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