回归分析法在物流成本预测中的应用

一、回归分析及一元线性回归法 （一）回归分析概述回归分析是研究变量之间的依赖关系的一种数学方法。一般来说,变量之间的关系可大致分为两类：第一类是变量之间的关系完全确定,一个变量能够被一个或若干个其他变量按某一规律惟一确定,这种关系称为函数关系;第二类是变量之间具有非确定性的依赖关系,即变量之间既存在密切的数量关系,又不能由一个或几个变量精确求出另一个变量值,     

汽车追尾概率影响分析

汽车追尾受众多因素影响,其中行车间距、后车车速、前后车速差、汽车制动时间、制动减速度5个方面是重要影响因素。研究某一变量与多个影响变量之间的相关关系,可用多元回归分析,本文主要利用多元线性回归方法研究汽车追尾概率与其影响因素之间的关系。     

基于Excel的最优子集多元线性回归预测模型设计

回归分析预测法是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义，但变量之间关系分析及计算繁杂，而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系，完成其繁杂的计算分析过程。本文利用Excel的图表及数据分析工具，采用最优子集法，判断各变量问的相关程度，并在此基础上建立回归模型进行预测，使回归预测分析的计算过程更加简单，统计预测方法更为实用。     

固定资产投资与经济增长的非参数回归预测分析

分析了我国全社会固定资产投资与经济增长之间的关系。由于两者的长期均衡关系受到政治经济因素影响存在两个突变点,而带有虚拟变量的线性回归模型不能理想地捕获两者之间的动态关系。通过运用Local Linear非参数回归理论,对新中国成立以来的国内生产总值与固定资产投资的关系,分别建立了分段与整段非参数回归预测模型以及参数线性回归预测模型,并加以比较,结果表明:整段非参数回归模型拟合较好,并且能够做出高精度的预测。     

回归分析及其模型选择

在数据分析中,经常会看到数据和数据之间存在一定的线性关系.回归分析是线性中常见的一种模型,他主要刻画变量与变量之间的依赖关系,主要包括一元线性回归,多元线性回归等.本篇文章首先介绍回归分析及模型选择原理;其次利用交叉验证方法进行模型选择并介绍其在机器学习中的应用;最后进行方法总结.     

资产结构与盈利能力的相关性分析:以A上市公司为例

本文选取A上市公司2000~2009年的财务数据进行计算,算出资产结构变量与盈利能力变量指标数据,并分析它们之间的影响关系,建立回归模型,对其进行t检验以判断是否具有显著的线性相关关系。研究结果表明在资产结构代表变量与盈利能力代表变量的多元线性回归分析中,一些组合的资产结构变量能够显著地影响到盈利能力,说明资产结构变量之间存在多重线性关系,它们的组合对于盈利能力的影响是显著的。     

分析测试与回归分析

分析测试与回归分析吉林省轻工业设计研究院刘再新１前言在某些分析测试中，经常遇到处理两个变量之间的关系问题。例如，将被测组分的浓度与响应值（吸光度。扩散电流、谱线强度等）的关系绘制成标准曲线，由此，求得未知样的含量。通常这一标准曲线是一条直线，对某一具...     

基于双变量线性回归模型的物流需求预测——以内蒙古为例

物流产业作为综合性很强的经济产业,无论是宏观决策,还是物流企业的规划和经营决策,都需要以正确的预测为前提。针对物流需求的特点。运用双变量线性回归模型对物流需求进行预测,并以内蒙古为例进行了实证。     

影响中国经济增长因素的实证研究分析

本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1990~2012年中国经济增长因素进行研究,分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响,建立计量模型,寻求这些变量与GDP之间的数量关系,进行定量分析,并对模型进行检验。     

多元线性回归模型对于荒漠区植物生物量的分析

多元线性回归模型是根据得到的若干有关变量的一组数据，寻找因变量与多个自变量之间的一个函数，使这个函数对那组数据拟合的最好。然后利用方差分析方法对模型误差进行分析，对拟合的优劣给出评价，本文利用此种方法对荒漠区不同干扰下植物地上生物量的变化趋势进行研究，对实际的生态环境提出一些合理建议。     

基于多元线性回归模型的河北省物流需求预测实证分析

尝试运用多元线性回归模型对河北省物流需求进行预测分析.在借鉴前人研究成果的基础上,选取研究指标,并且根据统计对数据的严格要求,选取了1990-2009年河北省统计年鉴上的相关指标作为数据来源,并对数据进行了逐步回归,以消除多重共线性,最后得出回归模型,并对模型进行了相关检验,验证模型是适合进行预测的.最后提出基于货运量是物流需求预测的关键,从三个方面提出加快河北省物流产业发展的政策建议.     

灰色关联理论在物流成本预测中的应用

为了对物流成本进行有效预测,以2000-2010年的物流成本数据为基础,分别采用灰色关联模型、基于最小二乘法的线性回归模型和时间序列模型对物流成本进行预测,并对预测结果进行了对比分析.结果表明,灰色关联预测模型的误差明显小于其他两种预测方法,预测精度最高,对物流成本的预测具有一定的理论价值和参考价值,在一定时期内可以为我国的宏观物流成本决策提供依据.     

利用回归分析方法校准仪器误差

统计技术中的回归分析方法是研究质量特性变化间关系的一种很好的统计分析方法。建立一元线性回归方程后,还可利用此方程对测量值预测,它是质量管理中进行质     

运输车辆单车成本预测模型研究及应用

在明确单车成本核算主要内容的基础上,以一台运输车辆为例,应用SPSS软件对单车成本核算的各项内容与该车月行驶公里数的关系进行相关分析和回归分析,建立了单车成本与月行驶公里数的回归预测模型,并说明该模型在物流成本管理中的作用。     

物流景气指数与国民经济关系研究

根据近年相关统计数据,分别计算了物流扩散指数和物流综合指数,并应用回归方法分析了物流景气指数与国民经济之间的关系,结果表明物流业与国民经济具有显著的相关关系,为证明物流业对经济增长起到重要作用提供了依据。     

会计信息化对财务管理一体化的对策研究

本文界定了财务管理一体化变量的四个考核标准，构建了一个会计信息化与财务管理一体化关系的线I}生回归模型，选取湖南省2009年至2012年上市公司相关数据进行实证检验。实证分析结果显示．企业财务资金核算信息化、财务预算调控信息化、财务成本管理信息化以及财务绩效管理信息化这四个会计信息化要素对财务管理一体化具有显著正向促进作用，为企业从会计信息化的视角下去促进财务管理一体化提供可借鉴的理论经验和实证依据，丰富了相关研究的理论成果。     

伪回归分析及模型修正——来自深沪交易所3974个交易日数据分析

在大样本条件下,当两个变量均为非平稳时间序列时,这两个变量间所进行的回归就可以有导致伪回归现象。这是因为传统的显著性经验所研究的变量间的关系在事实上是不存在的,这也是利用单位根检验数据序列是否平稳的原因之一。但在实证研究中,多数的宏观经济变量都是非平稳的或带有趋势的,本文以来自深沪交易所3974个交易日数据进行了实证分析。     

政府补助对创业板高新技术企业财务绩效的影响研究

本文选取了2015—2019年的创业板高新技术企业,经过比较选出与财务绩效具有紧密关系的变量,分析政府补助与财务绩效之间存在的联系,以及政府补助会对财务绩效产生怎样的效果。经过SPSS软件进行多元线性回归分析,结果表明政府补助与创业板高新技术企业财务绩效之间呈正向相关关系。     

回归分析在卷烟生产中的应用

一、前言回归分析主要用于研究两个变量间的相关关系。如果两因素之间存在相关关系,通常可以用自变量x来预测因变量y,通过控制x因素来实现y因素,满足用户的需要。在卷烟生产控制过程中,烟支质量检测频次高,是卷烟主要的检测指标之一,检测烟支质量的检测仪器为感量天平,配置简单且易操作。烟支吸阻是卷烟抽吸时的阻力,是消费者关注的一项重要指标,但不易控制和     

证券投资基金市场时机选择能力研究

为了客观地评价证券投资基金的运作好坏，本文使用简单线性回归，二次回归以及虚拟变量回归等数量分析方法，进行基金在证券市场时机选择能力方面的研究，并结合中国证券投资基金具体数据进行实证分析。