基于多元线性回归模型预测分析的实例研究

本文通过一家小型服装经营店一年的员工薪酬、宣传费用和流动资金与销售额的数据,通过多元回归预测模型预测在未来某一月份的销售额情况。结论也符合服装店的实际情况,说明该模型用于预测销售额是有效的,能较好的分析销售额的变化规律也可以为未来投资提供参考。     

基于线性回归模型的高等学校教育成本预测研究

文章运用回归分析方法,以高等学校教育成本为被解释变量,选取教职工人数和在校学生人数为解释变量,建立高等学校教育成本预测模型,并用实际数据验证了模型的准确性.在0.5%的显著性水平上对模型结果进行分析,得出结论:教职工人数在统计上显著,说明教职工人数时教育成本有较大的影响,若控制高等学校教育成本,教职工支出的控制不容忽视.     

基于线性回归模型的高等学校教育成本预测研究

文章运用回归分析方法,以高等学校教育成本为被解释变量,选取教职工人数和在校学生人数为解释变量,建立高等学校教育成本预测模型,并用实际数据验证了模型的准确性。在0.5%的显著性水平上对模型结果进行分析,得出结论:教职工人数在统计上显著,说明教职工人数对教育成本有较大的影响,若控制高等学校教育成本,教职工支出的控制不容忽视。     

基于回归模型的西北五省区货运量预测

基于2001~2012年西北五省统计数据,选择货运量为指标,应用SAS软件,对2002~2020年间西北五省货运量和周转量规模进行了预测。研究发现,到2020年,西北五省的货运量可望达到415 321万吨。其中:陕西最高,可望达到201 530万吨;新疆次之,可望达到83 078万吨;宁夏居第三位,可望达到64 924万吨;甘肃居第四位,可望达到46 871万吨;青海居第五位,可望达到18 918万吨。     

基于主成分回归模型的酒店装饰项目成本预测

本文从样本工程中提取影响酒店装饰工程该项目成本的因子,将主成分分析法与多元线性回归模型相结合,通过施工企业保存下来的与影响因子相关的信息与数据,建立了对酒店装饰工程项目成本进行预测的主成分回归模型,并通过实例验证了回归模型的可行性。     

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。     

基于门限回归模型的中部六省服务业发展影响因素研究

本文以Cobb-Douglas函数为理论基础,利用中部六省2000-2012年数据,构建面板门限回归模型,研究了中部六省服务业发展的影响因素。结果显示人均GDP与服务业增加值之间存在两个门限效应,门限值分别为6561.01元和7709.43元。三个门限区间范围内,固定资产投资、就业人数对服务业的弹性系数变化表明中部六省服务业发展由人力投入驱动为主逐渐转向资本投入驱动为主转变。该结论的政策启示在于,未来应更加重视资本在服务业发展中的应用。     

基于灰色线性回归组合模型的航班起降架次预测研究

基于线性回归模型和灰色预测模型的优缺点,将两种模型相结合,采用灰色线性回归组合模型结合历年的航班起降架次,对未来航班起降架次进行预测.通过对预测结果及实际数据的对比分析,2020年的航班起降架次预测结果与实际数据相比误差较大,其余年份预测结果与实际值误差均小于5％,考虑到疫情对民航的影响,该模型总体上能够较好的对航班起...     

基于回归模型的外汇市场波动分析

研究影响外汇市场波动的因素对经济发展具有现实意义。本文以美元兑人民币汇率为例,进行数据收集与整理,建立回归模型来估计外汇储备、消费者价格指数、国际收支差额、国家财政预算和外商直接投资金额经济指标对外汇市场波动的影响。实证结果显示,这五种经济指标对外汇市场波动都有一定影响。     

基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测

旅游人数的分析和预测是旅游规划与管理的关键性、基础性工作。目前旅游人数预测主要采用基于传统研究方法的预测方法。提出了一种基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测新方法,对国内旅游人数的变化趋势进行了综合分析与预测,结果表明该方法具有较高的精度,该模型在旅游人数预测中的应用是可行的。     

基于逻辑回归的流失预警模型

当输入变量过多时,逻辑回归模型训练的时间会很长,而且更重要的是往往因为运算量过大而无法进行.因此,本文讨论了利用主成分分析进行变量降维,介绍了逻辑回归的基本理论和流失预警模型的开发过程.     

灰色马尔可夫模型在广东旅游人数预测中的应用

基于广东2005～2011年广东入境旅游人数数据,采用灰色GM(1,1)预测模型动态模拟广东入境旅游人数变化态势,并运用马尔柯夫状态转移矩阵对灰色GM(1,1)模型的模拟结果进行修正,以提高预测精度。     

基于截取回归模型的农户消费需求分析

本文运用Federico发展的模型，对我国农户的消费需求行为进行了微观计量分析，与以往所作研究的不同之处是本文既考虑了消费支出在零处的截取问题，又考虑了农户自身特征对各类消费品的需求的影响，并在实证分析的基础上提出了具体的政策建议。     

基于蛛网模型和回归模型的国内玉米市场波动分析

玉米是我国主要农作物之一,是重要的粮食作物和饲料作物。随着国家农业现代化的逐步发展,玉米在农业生产中的地位日益重要。研究国内玉米市场的波动,分析玉米市场的供给需求,能够帮助农业生产者做好生产决策,为政府制定政策提供依据、从而做好市场预测,防范市场风险。对于发展中国式农业现代化、维护国家粮食安全、贯彻乡村振兴战略具有重要意义。本文将以蛛网模型和回归模型的理论为基础,综合运用两种模型对国内玉米市场的供给和需求进行分析,判断国内玉米市场的稳定情况,预测国内玉米市场。以期为相关农贸企业提供借鉴和参考。     

多元线性回归模型预测巴中市建设用地需求量

文章以四川省巴中市新一轮土地利用总体规划修编的实践为基础,探讨有哪些因素会影响建设用地需求量,并从中选出影响最重要的因子,通过Eviews统计软件分析每个影响因子与建设用地的关系,并构建多元线性回归模型,从而预测巴中市建设用地需求量。     

多元线性回归模型预测巴中市建设用地需求量

文章以四川省巴中市新一轮土地利用总体规划修编的实践为基础,探讨有哪些因素会影响建设用地需求量,并从中选出影响最重要的因子,通过Eviews统计软件分析每个影响因子与建设用地的关系,并构建多元线性回归模型,从而预测巴中市建设用地需求量.     

基于Logistic回归模型在水质监测中的应用

本文利用Logistic回归分析及主成分分析的方法对水质指标进行分析研究,通过假设,建立Logistic回归模型并检验该模型的有效性,以此来检验水样本中有毒有害物质的含量,判别水样品的的质量是否达标。     

基于GM(1.1)模型的出国留学人数预测研究

基于有限的出国留学人数的数据,利用GM(1.1)模型建立了我国出国留学人数的预测模型。结果表明,模型的预测精度等级为好。预测结果为国家有关部门掌握出国留学的趋势,制定有关政策提供了辅助决策依据。     

基于广义回归神经网络的工业项目电气设计工时预测

文章针对工业项目电气设计的特点,总结分析了影响工时的各种因素,提出了利于广义回归神经网络进行工时预测的方法。结果表明,所提方法能较好地模拟反映实际工程情况,其逼近能力和学习速度方面具有较强优势。对于项目管理人员来说,回归模型具有较强的实用性和经济价值。