线性回归分析及其在经济建模问题中的应用.doc

摘要:在实际生产生活问题中常常会遇到经济变量间存在相互制约、依存、影响的关系，例如：生产成本与企业规模、家庭收支水平、劳动生产率与工资等。如果能找出经济变量与影响因素间的变化规律，并把这种规律用数学表达式具体表示出来，加以模型化，就会给预测带来极大的方便。

线性回归分析就是对客观事物数量关系的统计，通过影响因素和预测对象的统计分析，找出两间的变化规律，并表达从而进行预测的分析方法。因此被广泛的应用于社会经济现象变量之间的影响因素和关联的研究及预测中。本文简单的介绍了线性回归的概念、模型建立、求解并预测。

关键词  线性回归分析；经济模型；预测

目录

摘要

Abstract

1绪论-1

1.1研究背景-1

1.2线性回归的概念-1

1.3论文的主要工作和章节安排-1

2一元线性回归模型-2

2.1一元线性回归模型的概念-2

2.2一元线性回归模型的参数估计-2

2.3用样本的可决系数检验回归方程的拟合优度-4

2.3.1总离差平方和的分解-4

2.3.2样本可决系数-4

2.3.3样本相关系数-5

2.4回归系数估计值的显著性检验——检验-5

2.5一元线性回归方程的预测-6

2.5.1点预测-6

2.5.2区间预测-6

2.6案例分析-8

2.6.1案例一-8

2.6.2案例二-10

3多元线性回归模型-13

3.1多元线性回归模型的概念-13

3.2多元线性回归的参数估计-14

3.3可决系数-16

3.3.1总离差平方和的分解公式-16

3.3.2多元样本的可决系数-16

3.3.3三个平方和的计算公式-17

3.4显著性检验与置信区间-18

3.4.1回归方程的显著性检验（检验）-18

3.4.2解释变量的显著性检验（检验）-18

3.4.3回归系数的置信区间-19

3.5多元线性回归模型的预测-19

3.5.1点预测-20

3.5.2区间预测-20

3.6案例分析-21

结论-26

致谢-27

参考文献-28

附录-29