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     

Excel多元线性回归在体育统计学中的应用

回归分析是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析。目前,在体育统计学中大多采用SPSS统计软件进行回归分析,本文利用Excel的图表以及数据分析工具,通过建立＂最优＂回归方程对因变量进行预报或控制。     

论公司资本结构与公司业绩的关系——基于深沪上市公司的实证分析

文章以现代资本结构理论为基础,选取2014年三季度在深沪两市上市的十大行业共200家公司作为研究对象,建立公司资本结构与公司业绩相关关系的回归模型,从公司资本结构(自变量)对公司业绩(因变量)的影响和公司业绩(自变量)对公司资本结构(因变量)的影响等两个方面去进行资本结构与公司业绩相关关系的实证分析。研究结果显示,资本结构与公司业绩之间存在相互影响的负相关关系,即上市公司资产负债率越高,公司经营业绩越低;公司经营业绩越好,资产负债率越低。     

我国寿险保费影响因素的实证分析

本文主要分析我国保险行业发展现状,以寿险保费收入为指标,通过统计数据分析影响我国现阶段各地区人身保险需求不平衡的主要因素。根据相关数据的可获性及影响因素的重要性,选取目标分析因素指标生产总值(GDP)、城乡居民储蓄存款余额(DCCI)、人口数量(GP)、社会福利保障费用(SSW)、居民消费价格指数(CPI)五者为自变量,各地区保费收入(PI)为因变量。与已有的论文不同,本模型考虑了自变量之间的交互作用。利用Stata软件进行多元线性回归分析,最终得到相应科学的多元回归模型。结果表明自变量GDP、DCCI、GP及GDP,DCCI与CPI的交互项与因变量PI线性相关,而因变量PI与自变量CPI、SSW之间相关性不显著,进一步给出出未来寿险业的发展建议。     

ISO/TC 176发布ISO/TR10017:2003《ISO 9001:2000统计技术指南》(续完)

(续上期) 4.10仿真 4.10.1简述 仿真是一个集合名词.它是通过用解决某一问题的计算机程序,把一个(理论的或经验的)系统用数学模型表示出来的许多方法的统称.如果模型涉及概率论的概念,特别是随机变量的概念,则仿真可以称之为"蒙特一卡洛方法".仿真又称为模拟.     

多因素敏感性分析的建模研究

在建设项目的可行性研究中,现行敏感性分析方法通常是单因素分析。这不符合实际经济生活中多因素同时变化影响项目评价指标的事实。近几年,人们探索出不少多因素分析方法,但多数方法不同程度上存在一些不足:(1)有较大的误差而且不易估计出误差;(2)难以判明项目评价指标与各敏感因素之间的定量关系以及因素之间对指标的交互作用。本文探索性地利用广义回归试验设计建立多因素敏感性分析的数学模型,试图使敏感性分析更加准确、清楚、方便。广义回归没计是指回归试验设计突破实物试验的范围,应用于生产、管理、经济分析、历史系统等领域的一种现代优化方法,其试验结果通常是通过计算得到的。     

我国成品油价格变动因素分析

2002年以来,国际油价一路攀升,我国成品油价格变动不仅受多方面因素影响,而且各因素间的关系错综复杂。通过对成品油价格变动进行多因素分析,建立以成品油价格为因变量,以其他可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,通过方差分析、回归系数分析及显著性检验等统计分析,找到影响成品油价的主要因素,为成品油经销企业提供决策依据。     

金融工具投资的价值相关性分析——基于我国金融业上市公司的实证研究

文章选取金融业上市公司的数据,运用相关分析与回归分析等方法,通过构建股价模型,以金融工具投资收益为自变量,企业股票价值为因变量,检验了金融工具投资收益与股票价值的相关性.结果显示:金融业上市公司金融工具投资收益具有价值相关性,但相关性较低,并针对该结论进行了原因分析.     

煤炭业上市公司资本结构与业绩的相关性研究

文章以煤炭业15家上市公司2007-2009年的财务数据为样本,首先通过因子分析提取综合业绩指标,然后以该综合业绩指标作为因变量,以资产负债率作为自变量,对煤炭业上市公司资本结构与公司业绩的相关性进行回归分析,得出资产负债率与上市公司业绩存在负相关关系.因此,上市公司应通过调整资本结构来提升公司的业绩.     

基于DEA-Tobit模型的上海医疗资源整合效率分析

本文以2007年至2010年上海市39家二级医院为样本,利用数据包络分析(DEA)和Tobit回归模型分析参与整合对医院效率变化的影响及其主导因素。结果发现在2010年整合组医院和非整合组医院的纯效率值产生显著差异。从投入要素的作用机制角度考虑,以2010年各医院效率值为因变量,高级职称医师比例、10万元以上设备比例以及是否整合为虚拟变量作为自变量,通过Tobit回归模型认定高级职称医生的比例提高是其效率提升的关键因素。     

上市公司财务业绩影响因素的选择——以遗传算法为视角

影响上市公司财务业绩的潜在因素很多,既有公司自身因素(主要是财务报表信息),又有宏观经济因素和行业因素.如何使用一种科学的变量选择方法,筛选出影响财务业绩的主要变量进行财务业绩预测是我们需要研究的问题.遗传算法可以将变量选择转换成一个求最优解的过程,据各自变量对因变量(财务业绩)的预测能力来决定变量的取舍,有利于提高财务业绩的预测精度.     

基于逻辑回归的项目经理特质与DB项目目标关联研究

在工程项目团队中,选择一位个人特质与项目目标匹配程度高的项目经理是影响项目目标完成的重要因素。文章通过文献综述,选取了Design-Build交易模式(以下简称"DB模式")下业主最关心的3个项目目标作为应变量、项目经理的16项特质作为自变量,并通过对中国承包商进行问卷调查,运用相关性分析及二元逻辑回归方法,分析了项目经理特质与项目目标之间的关联程度。SPSS分析结果显示,有4项项目经理特质对所研究的项目目标有显著影响,其中抗压能力、情绪控制能力及项目与项目经理职业生涯规划相符程度3项特质与所研究项目目标的完成呈正相关,决策风险偏好则与之呈负相关。     

曲线拟合的方法

在科学实验和工程实际应用中,经常需要通过一组测试数据来分析自变量和因变量之间的近似函数关系。这篇文章详细介绍了借助matlab软件来实现曲线拟合的各种方法,使得曲线拟合的计算变得简单。     

ISO/TC 176发布ISO/TR10017:2003《ISO 9001:2000统计技术指南》

前言 国际标准化组织(ISO)是由各国标准化团体(ISO成员团体)组成的世界性联合会.制定国际标准的工作通常由ISO的技术委员会完成,各成员团体若对某技术委员会确立的项目感兴趣,均有权参加该委员会的工作.与ISO保持联系的各国际组织(官方和非官方的),也可参加有关工作.在电工技术标准化方面,ISO与国际电工委员会(IEC)保持着密切合作的关系.     

非系统风险和股票预期收益研究——基于上海证券交易所的股票数据

本文选用2001年至2008年在上海证券交易所上市交易的211支股票的月度数据,对个股的非系统风险和股票预期收益之间的关系进行了实证研究。对于非系统风险的估计,本文采用了直接法,即对个股按照Fama的三因素模型进行回归,回归结果中的残差即为个股所面临的非系统波动率也即非系统风险。在得到个股的非系统波动率之后,本文将个股的公司规模因素、换手率因素、账面市值比因素以及滞后一期的非系统波动率作为自变量,个股的超额收益率作为因变量来研究股票的非系统风险和预期收益之间的关系。实证结果表明个股的非系统风险与预期收益之间是显著为负的关系,即若个股的非系统风险越大,则其预期收益越低。     

大学生消费水平的研究——以河南某大学为例

本文通过对高校在校学生的调查问卷,运用Eviews和EXCEL软件对样本数据处理,建立多元回归模型得到初步的估计模型,在对异方差修正之后得到较优良的回归模型.但是本文为了更好的研究该问题,通过神经网络模型得到了自变量对因变量的影响程度,还考虑了自变量之间的交叉作用对被解释变量的影响.     

我国货币政策变动对股价走势影响的回归分析

本文运用Excel和Eviews5.0软件时样本数据进行处理,分别建立以存款利率、贷款利率和法定存款准备金率为自变量的一元线性回归模型,以上证综合指数为因变量,通过对货币政策实施六个月后的时点进行分析,尝试准确度量货币政策变动对我国股市的影响程度.     

标准化系数与偏相关系数的比较与应用

在多元回归分析中，经常用标准化系数和偏相关系数来描述自变量的相对重要性，本文研究了这两个系数之间的数量关系及其统计意义，得出两者具有相同的正负号，证明出在二元回归中两者相对大小始终一致，而在自变量个数超过两个的回归模型中两者相对大小不一定完全一致，最后通过实例，说明在两者出现不一致情况下，判断自变量相对重要性的解决方法和应注意的问题。     

物流配送中心客户满意度管理

从客户满意度测评体系及其模型的建立入手,基于物流配送服务客户满意度影响因素存在多重共线性问题,采用偏最小二乘法建立以满意度影响因素为自变量,客户服务满意度为因变量的多元回归模型,最后通过实证分析,诊断配送中心提高客户满意度的薄弱环节,并提出改进建议.     

基于反向传播神经网络的煤矿建筑工程造价估算研究

人工神经网络通过模拟人脑或生物神经网络基本特性,具有较强的自组织和自学习能力,可以从大量的数据中提取内在规律,构造出自变量和因变量二者之间的映射关系,从而实现复杂非线性现象的有效模拟和预测。研究表明人工神经网络方法与其他方法相比在工程造价特征因素非线性和动态性描述方面具有潜在优势。