多元线性回归分析粮食产量预测本科毕业论文

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1、.摘要本文第一章给出了黑龙江省粮食生产状况,粮食产量预测的背景和意义。第二章给出了多元线性回归的理论主体:包括多元线性回归模型的标准形式,多元线性回归模型的参数估计,模型的检验和预测原理。第三章应用多元线性回归模型对黑龙江省粮食产量进行预测,分析并确定影响粮食产量的主要因素,建立多元线性回归方程,收集并整理相关数据,应用Eviews6.0软件对多元线性线性回归方程进行参数估计,分别对模型进行拟合程度检验、t检验、f检验,并对自变量进行多重共线性检验,使用逐步回归方法剔除部分自变量,降低自变量间的多重共线性,确定最优回归方程,并应用模型进行粮食产量的预测。第四章对预测结果及各主要影响因素进行

2、分析解读,最后对黑龙江粮食生产安全提出建议。关键词:多元回归;多重共线性;逐步回归;粮食产量;预测-..AbstractThefirstchapterofthispapergivesthesituationofgrainproductioninHeilongjiangProvince,andthebackgroundandsignificanceofthefoodstuffyieldprediction.Thesecondchaptergivesthemultiplelinearregressiontheory,includingthestandardformofmultiplelinea

3、rregressionmodel,estimationofmultiplelinearregressionmodel,themethodofmodeltestandpredictiontheory.ThethirdchapterusethemultivariatelinearregressionmodeltopredictthegrainyieldinHeilongjiangProvince.Researchandanalysisofthemainfactorthataffectsgrainproduction,andtheestablishmentofmultiplelinearregr

4、essionequation,subsequentlycollectedrelateddata,theapplicationofEviewssoftwareonmultiplelinearregressionequationstoestimatetheparameters,usingthedegreeoffittingtest,ttest,Ftesttodetectmodel,theindependentvariablesweremultiplecolinearitytest,theuseofstepwiseregressionmethodtoeliminatesomevariables,

5、reduceoneofMulticollinearity,determinationoftheoptimalregressionequation,thenapplythemodeltotheforecastofgrainyield.ThefourthchapterputsforwardsuggestionsongrainproductioninHeilongjiangProvince.Keywords:multipleregression,multicollinearity,stepwiseregression,grainyield,forecast-..目录序言2第一章课题背景3§1.1

6、黑龙江省粮食生产状况3§1.2多元回归分析与预测的引入3第二章多元线性回归的理论主体4§2.1标准多元线性回归模型4§2.2模型的估计4§2.3模型的检验方法和预测原理5第三章应用多元线性回归模型预测黑龙江省粮食产量9§3.1分析确定影响粮食产量的主要因素9§3.2回归方程的建立10§3.3回归模型的估计10§3.4回归模型的检验13§3.5自变量的多重共线性及最优方程的确定14§3.6模型的实际预测18第四章对黑龙江省粮食生产的建议20结束语21谢词22参考文献23-..序言粮食生产和安全问题是现阶段全球最为关注的问题之一。目前全球人口正以每年1.2%的速度高速增长,根据美国人口普查局在

7、2008进行的一项预测显示,到2050年,世界总人口将从2009年的67.74亿上升到惊人的92.02亿。如果不能有效地保证现有粮食生产安全和进行实质意义上的粮食生产创新,粮食短缺将会成为一个在今后数十年内威胁人类生存和发展的重要因素。中国是一个农业和人口大国。中国自古代以来一直非常重视粮食问题,建国之后,领导层始终把发展粮食和农业生产放在工作的首要位置,但是1959年持续达三年之久的严重自然灾害仍对我国人民的生命安全和

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