多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用摘要:本文主要介绍了如何用SPSS软件,运用多元线性回归的方法对中国1991至2010年度的粮食产量进行处理分析和预测
首先导入数据建立回归方程,然后对回归方程进行了显著性检验和残差分析,并对粮食产量进行了预测
关键词:多元回归分析粮食产量预测SPSS多元线性回归1
引言回归分析是统计学的一个重要分支,它基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系分析数据的内在规律,并可用于预测等方面
常用的粮食产量数据处理方法有回归分析法、时间序列分析法、灰色系统分析法等
而回归分析法是在获得大量粮食产量、粮食播种面积、自然灾害对农田的影响面积以及机械化农耕的数据的基础上,利用多元统计的方法建立自变量和因变量之间的回归关系,并对所建立的模型进行检验,以通过回归模型进行预测,对粮食安全形势的预警有着至关重要的作用
本文在介绍多元线性回归的基本原理、方法的基础上,将其引入变形监测的数据处理中,接着说明了回归方程的建立、回归方程的显著性和回归系数的显著性,最后结合实例数据处理分析,说明回归分析在粮食产量数据处理中的应用是可行的
多元线性回归模型(1)多元线性回归分析是研究一个变量(因变量)与多个因子(自变量)之间非确定关系(相关关系)的最基本方法
设y是一个可观测的随机变量,它受到p个随机因素的影响,其数学模型为式中:(),,,是待定参数;是随机变量,它表示出x以外其它随机因素对y影响的总和;其中称为理论回归方程
(2)多元线性回归方程中的未知参数一般采用最小二乘法进行估计,即选择,使误差平方和Q=最小
然后利用微积分的极值求法,由最小二乘原理可求得的估值,在求得多元线性回归方程后,还需要对其进行统计检验
应用多元线性回归进行案例分析3
1研究背景及相关数据2010年全球粮食产量约在22
8亿吨,接近2008-2009年度的22
82亿吨,比2009-2