多元线性回归分析粮食产量预测（最终

黑龙江的粮食安全，关乎全国的粮食安全，我省应该责无旁贷的种植非转基因粮食，应该率先在全国扛起种植非转基因粮食的这面大旗，这是黑龙江的责任，也是龙江农业的希望所在。全省粮食系统将以党代会精神为指南，全面落实国家粮食收储制度改革和粮食安全省长责任制，大力推进农业供给侧结构性改革，坚持“跳出粮食抓粮食，围绕产业抓经济，服务企业抓环境，突出改革抓创新”的工作思路，以“粮头食尾”“农头工尾”为抓手，大力推进粮食加工产业发展，加快构建粮食产后服务体系，积极实施“黑龙江好粮油中国行”营销专项行动，切实发挥维护国家粮食安全“压舱石”作用多元线性回归预测模型，为奋力走出黑龙江全面振兴发展新路子做出贡献。2016年，我们创新工作，不断加强粮食质量和安全生产宣传教育工作，充分利用法制宣传月、世界粮食日和食品安全宣传周等重要活动节点，向全社会大力宣传粮食质量安全相关法律法规和爱粮节粮知识，提高了群众质量安全和爱粮节粮意识。

通过实际结构的检测和经济学意义上的检测，我们有理由相信，该多元线性回归模型和预测结构可以为黑龙江省今后的粮食生产提供一定程度上的指导意义。就影响粮食产量的各因素层面：一、耕地总面积出乎意料的已经不能对粮食总产量的变化造成非常显著的影响，原因主要有两个方面，第一是随着黑龙江地区耕地的过度开垦，耕地总面积在近几年的变化开始钝化，耕地面积增速放缓，第二是由于早期样本数据的波动浮动较大，其线性关系受到了一定的破坏。二、单位面积产量仍然是影响粮食总产量的主要因素。这符合经济学意义上的检验。在今后的粮食生产中，想法设法提高粮食单位面积产量仍旧是非常重的方面，值得投入大量的资源。利用科。>3、技进步和创新实现粮食单产的稳步提高。三、在总耕地面积增速放缓的背景之下，化肥施用量仍然占据着粮食总产量增加的最重要地位。虽然如此，结合近几年过量施肥对黑龙江耕地资源、对耕地质量的严重负面影响。我认为，控制化肥施用量，合理施肥控肥，找到化肥施用量和生产成本、耕地生物学保护方面之间的微妙平衡点，将是黑龙江耕地资源管理和保护的重要内容。四、由于黑龙江省现代农业的发展处于国内领先的位置，农业机械使用率和管理已经为释放农业劳动力提供了保障，这个农业机械总动力和农业从业人后的负相关中可以找到依据。

所以进一步提高现在农业发展进程，将更多的第一产业从业者解放出去是可行的和必要的。就模型的预测作用层面：通过本模型，我们可以将季度的乃至月度的样本数据进行采集和汇总，并对粮食产量进行分阶段的预测。为调节区域乃至全国粮食生产提供一个参考性的指标。其准确性在一定程度上是可行的。就黑龙江地区而言，继续发展现代农业，不断提高粮。4、共线性[J]统计与决策，()[]单良，胡勇基于软件Eviews,Excel,Sss的回归分析比较[J]统计与决策，()[]NBenoudjit,FMelgani,HBouzgouMultileregressionsystemsforsectrohotometricdataanalysis,ChemometricsandintelligentLaboratorySystem,,()[]YongjaeKim,SehunRheeArcsensormodelusingmultileregressionanalysisandaneuralnetwork,ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineersPartB,Journalofengineeringmanufacture，,(b)[]HimadriGhosh,RanjitKumarPaul,Prajnesh。

5、tt其中，te是ty和其估计'ty之间的离差。多元线性回归模型须满足相应的条件：自变量要对因变量有显著影响，并呈现密切的线性相关；线性相关必须是真实的；标准假定：即回归模型包含的自变量之间有一定的互斥性，自变量间的相关程度不能高于自变量与因变量之间的相关程度，并且样本容量必须大于所要估计的回归系数的个数，即kn。模型的估计多元线性回归模型的估计有两个主要方面：一、回归系数的估计多元线性回归模型和一元线性回归模型同样采用最小二乘法（OLS）进行回归系数的估计。设'''')()(ktktttttxaxaayyyeQ由上式可知，残差平方和Q存在若小值，若想使Q取得最小值，则Q对''',,kaaa的偏导数必须为零。将Q对''',,kaaa求偏导数，并令其等于零，可以得到标准回归方程组如下：tktktyxaxana'''ttkttkttyxxxaxaxa。6、（数据来源：年黑龙江省统计年鉴及国家统计局数据库）利用最小二乘法（OLS）对上述多元线性回归模型进行估计，使用Eviews软件得出得出统计数据散点图和回归结果如下：图统计数据散点图图Eviews软件回归结果回归方程：xxxxxxxxy回归模型的检验一、拟合程度的评价RR，由于修正自由度的决定系数R比较接近，可以认为模型拟合程度良好。

二、t检验（回归系数的显著性检验）显著性水平%（双侧%，单侧%），t分布的自由度为（,），其临界值t，各个自变量的参数均不能满足%显著性水平下的t检验，所以各自变量之间存在严重的多重共线性。需要进一步进行多重共线性检验并降低其多重共线性。三、F检验（回归方程的显著性检验）F，显著性水平%，F分布的自由度为（,），其临界值),(F，因此从整体来看，,,,,xxxxx联合起来对y有显著影响，总体回归函数中各自变量与因变量的线性回归关系显著。自变量。7、模型和参数进行检验，进而进行相关预测，从而期望能对黑龙江地区的粮食生产和粮食安全提供数量意义上的指导。第二章多元线性回归的理论主体标准多元线性回归模型两个及两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元回归。表现这一关系的数学公式，称为多元回归模型。假定因变量和自变量的关系可以使用或近似的使用线性函数来表达，那么称为多元线性回归。多元线性回归模型的标准形式如下：tktkttuxaxaay上式中，ty是因变量y的第t个观测值；jtx是第j个自变量jx的第t个观测值（kj,,）；tu代表随机误差；kaaa,,,代表整体回归系数。

ja表示在其他自变量保持不变的情况下，自变量jx变动一个单位时引起的因变量y平均变动的数额，又叫做偏回归系数。总体回归系数需要用相关样本值进行估计，是未知的。假定给出了n个观测值，则多元线性回归模型的回归函数可以表示为：),,,('''ntexaxaaytktk。8、，掌握基础并且有效地数学方法是必须的。应用数学不在于其繁复，而在保持可接受精确度的前提下所具有的很强的实用性、解决问题的能力。这是其强大的生命力所在。多元回归分析虽然属于基础的数学分析方法，但也正是因为其很强的实用性受到诸多青睐。通过对影响某个因变量的多个自变量进行分析，人们能够更加容易的看清事物复杂背景之下简单而可靠的计量关系，从而对相应的经济活动和生产生活提供合理使用的指标，具有一定的指导意义。在多元线性回归分析的基础之上，当自变量和因变量之间的关系不能简单的表示为线性关系的时候，我们可以通过建立多元非线性回归模型来寻求问题的解决，值得进一步的学习和研究。谢词首先非常感谢罗文强老师在论文写作期间给予的耐心指导，对罗老师的辛勤工作和认真负责非常感激。同时非常感谢何水明老师四年来在生活上和学习上对我的无私指导和帮助。非常感谢中国地质大学数理学院所有老师对我的教育和关怀，我会永记心间。

典型相关分析的步骤[20]包括6步：设定典型相关分析的目标、设计典型相关分析、检验基本假设、推导典型函数并评估拟合情况、解释典型变量以及模型验证等，典型相关分析的结果数据包括原始单一变量（指标）之间的相关关系、典型相关系数及其检验、典型结构系数（典型载荷与典型交叉载荷）以及典型冗余分析数据等。本书聚焦预测建模的实际应用，如如何进行数据预处理、模型调优、预测变量重要性度量、变量选择等。针对部分协整检验，-β′），尤其是交易成本和政策反应的经济分析中：此时式(2)和式(3)所表示的阈值协整即所谓的部分协整(partial cointegration)在目前宏观经济计量分析中，鉴于此balk和fomby(1997)提出了所谓的阈值协整(threshold cointegraion)方法，对于式(2)和式(3)所表示的阈值协整：β参数是变量之间的协整系数向量、交易政策等因素会导致股价的非对称调整：该统计量在检验阈值协整时具有低势，granger(1987)所提出的协整方法已成为了分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一、λ四个参数都小于1的情形，且gouveia和rodrigues(2004)将该统计量应用阈值协整检验，它刻画了经济变量之间的非线性调整机制，则称为three-regime的阈值协整、q，γ是阈值变量，且通过线性误差修正模型(ecm)刻画了经济变量之间的线性调整机制，则这种协整称之为阈值协整：其中，且正则化协整向量是（1，d是转换变量，随着经济理论的发展。

单独对每个自变量和因变量进行回归分析，得到回归结果如下：xyRFxyRFxyRFxyRFxyRFxyRFxyRFxyRF可见粮食产量与化肥施用量的相关关系最大，这也与经济学意义相吻合。选定xfy为初始回归模型。进行逐步回归：图Eviews逐步回归分析结果由上表我们可以知道，最优函数以自变量,,xxx为最优，对这三个自变量进行回归分析得到：图最优自变量,,xxx的回归分析（P值取）（上图中P值用来检测系数的显著性水平，基于一个原假设，假设某一解释变量与被解释变量无关，需要设置相应的值，比如，当结言。11、食生产的积极性正在下降。多元回归分析与预测的引入在现今高速发展的经济活动中，我们经常发现，通常会同时存多个不同的因素，对某一个或者某一类重要的经济现象或者经济指标的发生发展过程产生了影响，并且这些因素均是不能被舍弃的，也就是多个影响因素共同作用并且影响一个数据的变化发展。基于此，如果我们将该数据当做因变量，影响因素当做自变量，并且不能直观的去判断各个自变量的重要性以及它们之间的关系，我们设想可以建立自变量和因变量之间的函数关系，并通过往期样本数据来估计各自变量在函数中的参数，这便是多元回归分析的基础原理。

1.经济订货批量模型2.经济生产批量模型3. 经济批量模型4.价格折扣模型5.随机库(kù)存(cún)。其实搞研究的人，比如做计量，很多人都做出来了，因为你把有利于对于经济起作用的这些因素作为变量放在等式的右边，最后得出来以后还有一部分解释不了的因素，在统计上叫残差，因此人们把这部分叫全要素生产率。但对于高新技术企业，这一模型的实用性明显减弱，主要在于估值是否准确的问题，现今较具有代表性的估值模型：市盈率模型、价格销售比模型、市值销售比模型、理论盈利倍数分析模型、营销回报模型和经济附加值模型多元线性回归预测模型，由于这些单个模型偏重于不同的单一指标来对公司价值进行估测，因而在学术界尚未形成对高科技企业估值的统一模型。