数学建模(12)——多元回归分析法

本文深入探讨了多元回归分析的基本概念,通过实例说明如何从众多变量中筛选出与目标变量Y相关的重要因素,建立了Y与关键自变量之间的数学模型。文章详细介绍了分析步骤,包括数据导入、模型建立及参数解释,为预测和防治提供了科学依据。

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数学建模(12)——多元回归分析法

1、多元回归分析法的含义:

多元回归分析其实就是,抓重点。比如有各种各样的变量x1、x2、x3、x4,,,,要看看跟y有什么关系,多元回归就是把跟y相关的留下,无关的剔除,最终得到y与其它一些变量的关系。

2、多元回归分析法的举例:

在这里插入图片描述
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我们通过预测y与什么有关,就可以进行准确的防治。
y难道与21个变量都有关吗?那不一定,所以我们就用多元回归法。

3、多元回归分析法的求解:

在这里插入图片描述
导入数据,点击分析-回归-线性回归-导入因变量y,自变量x1,x21,个例年份-选择选项-进入0.15 、除去0.2-确定运行得到:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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所以得到y=0.726-(0.001)x1+(0.025)x4-(0.226)x7-(0.003)x9+(0.021)x10-(0.001)x12+(0.066)x13+(0.009)x15+(0.001)x17-(0.001)x18-(0.006)x21
所以我们要预测某个年份的数据,只需要去得到相应的x就可以得到y了。

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