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广义线性回归毕业论文

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广义线性回归毕业论文

1、题目:题目应简洁、明确、有概括性,字数不宜超过20个字(不同院校可能要求不同)。本专科毕业论文一般无需单独的题目页,硕博士毕业论文一般需要单独的题目页,展示院校、指导教师、答辩时间等信息。英文部分一般需要使用Times NewRoman字体。2、版权声明:一般而言,硕士与博士研究生毕业论文内均需在正文前附版权声明,独立成页。个别本科毕业论文也有此项。3、摘要:要有高度的概括力,语言精练、明确,中文摘要约100—200字(不同院校可能要求不同)。4、关键词:从论文标题或正文中挑选3~5个(不同院校可能要求不同)最能表达主要内容的词作为关键词。关键词之间需要用分号或逗号分开。5、目录:写出目录,标明页码。正文各一级二级标题(根据实际情况,也可以标注更低级标题)、参考文献、附录、致谢等。6、正文:专科毕业论文正文字数一般应在3000字以上,本科文学学士毕业论文通常要求8000字以上,硕士论文可能要求在3万字以上(不同院校可能要求不同)。毕业论文正文:包括前言、本论、结论三个部分。前言(引言)是论文的开头部分,主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识,并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要,篇幅不要太长。本论是毕业论文的主体,包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析(讨论)等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果,分析问题,论证观点,尽量反映出自己的科研能力和学术水平。结论是毕业论文的收尾部分,是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文,加深题意。7、致谢:简述自己通过做毕业论文的体会,并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。8、参考文献:在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的所有专著、论文及其他资料,所列参考文献可以按文中参考或引证的先后顺序排列,也可以按照音序排列(正文中则采用相应的哈佛式参考文献标注而不出现序号)。9、注释:在论文写作过程中,有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。10、附录:对于一些不宜放在正文中,但有参考价值的内容,可编入附录中。有时也常将个人简介附于文后。

广义线性,顾名思义,不一定是线性。

我的理解是linear regression的linear指的是linear association between y and xi而generalized linear model的linear指的是xi的线性组合 粗俗的表示就是a0x0+a1x1+...+anxn的相加[组合其他运算] 所以GLM不要求response variable y连续 只要可以归纳为一个distribution就可以通过Newton Raph算法得到Maximum Likelihood Estimator了

你使用的是enter方法让变量进入放昶anova表示显著性,方程整体来看可以接受然后检查系数的显著性R方有时候也得考虑,看你是否需要最后写出回归方程即可

毕业论文线性回归

哥哥,您这是逮着数据就往里面塞啊!而且你怎么没有给出因变量?我猜测是销售量?还是点击量?暂且不论你自变量的选择不正确,你的R Square值太小,最起码应该达到以上。模型拟合度相当不好,请删减自变量,再行回归!

问题一:多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。(南心网 SPSS多元线性回归分析) 问题二:谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤,这里正在写论文,第一部分是研究方法,多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步,直接关系论文的质量。常言说:“题好文一半”。对于临床护理人员来说,选择论文题目要注意以下几点:(1)要结合学习与工作实际,根据自己所熟悉的专业和研究兴趣,适当选择有理论和实践意义的课题;(2)论文写作选题宜小不宜大,只要在学术的某一领域或某一点上,有自己的一得之见,或成功的经验.或失败的教训,或新的观点和认识,言之有物,读之有益,就可以作为选题;(3)论文写作选题时要查看文献资料,既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度,也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出,论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的,是选题的高度概括,但选题及写作不应受标题的限制,有时在写作过程中,选题未变,标题却几经修改变动。 问题三:用SPSS做多元线性回归,之后得到一些属于表格,该怎样分析这些数据? 200分 你的分析结果没能通过T检验,这可能是回归假设不满足导致的,需要进一步对数据进行验证,有问题可以私信我。 问题四:过于多元线性回归分析,SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中,一定要先进行多重共线检验,如VIF法。 对于存在多重共线的模型,一个办法是逐步回归,如你做的,但结果的删除变量太多,所以,这种方法效果不好。 此外,还有其它办法,如岭回归,主成分回归,这些方法都保留原始变量。 问题五:硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析,该怎么做 多元线性,回归,的实证分析 问题六:用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊? 表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0。000,说明在的水平上你的模型显著回归,方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系,sig越大,统计意义越不显著,你的都小于,从回归意义上说,你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的,你的vif有一点大,说明多重共线性比较明显,可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小,应该也没关系。 ppv课,大数据培训专家,随时随地为你充电,来ppv看看学习视频,助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七:如何对数据进行多元线性回归分析? 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多,除了用pss ,可以用Excel的数据分析模块,也可以用Matlab的用regress()函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱,邮箱名为百度名。 问题八:经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解

课题不是很难,之前遇见过,可,。,解决

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有关线性回归的毕业论文

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范文和资料俺都有。。 论文题目十分重要,必须用心斟酌选定。有人描述其重要性,用了下面的一句话:论文题目是文章的一半。 对论文题目的要求是:准确得体;简短精炼;外延和内涵恰如其分;

一维线性回归方程毕业论文

课题不是很难,之前遇见过,可,。,解决

硕士论/文。可以交给我来写

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线性回归方程公式:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,应用十分广泛。

一、概念

线性回归方程中变量的相关关系最为简单的是线性相关关系,设随机变量与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点,将散布在某一直线周围。因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数。

分析按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。

二、计算方法

线性回归方程公式求法:

第一:用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值:

x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n

y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n

第二:分别计算分子和分母:(两个公式任选其一)

分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_

分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2

第三:计算b:b=分子/分母

用最小二乘法估计参数b,设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零,得方程组解为

其中,且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差。

先求x,y的平均值X,Y

再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)

后把x,y的平均数X,Y代入a=Y-bX

求出a并代入总的公式y=bx+a得到线性回归方程

(X为xi的平均数,Y为yi的平均数)

三、应用

线性回归方程是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合,而且产生的估计的统计特性也更容易确定。

线性回归有很多实际用途。分为以下两大类:

如果目标是预测或者映射,线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后,对于一个新增的X值,在没有给定与它相配对的y的情况下,可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。

给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp,这些变量有可能与y相关,线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度,评估出与y不相关的Xj,并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。

在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。

不太一般的情况,线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样,线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布,而不是X和y的联合概率分布。

线性回归论文参考文献

摘 要:能源是人类社会进步的物质基础之一。本文主要研究分析影响我国能源消费总量的因素,并建立线性回归方程给出具体数量关系。本文运用线性回归分析方法中的逐步回归法、向前回归法以及向后回归法,确定最优回归方程,并进行残差分析与共线性诊断的回归诊断,检验回归方程的稳定性。根据回归方程的建立结果以及现实意义,本文给出了相关结论以及对于政府关于节能环保工作的合理化建议。 关键词:能源消费总量;线性回归;逐步回归;残差分析;共线性诊断 一、选题背景 能源是人类社会进步的物质基础之一。两次石油危机的出现,使能源供应问题得到了越来越多的关注。近年来,随着工业化的发展,世界各国对能源的消耗越来越多,能源危机也越来越严重。因此,分析影响能源消耗的因素就显得尤为重要。作为世界上最大的发展中国家,我国是一个能源生产和消费大国。能源生产量仅次于美国和俄罗斯,居世界第三位;基本能源消费占世界总消费量的1/10,仅次于美国,居世界第二位。自1993年起,中国由能源净出口国变成净进口国,能源总消费已经大于总供给,能源需求的对外依存度迅速增大。煤炭、电力、石油、天然气等能源在中国都有缺口。因此,对于影响能源消费总量的因素的有效把握有利于政府制定相关的经济发展策略与能源节约政策,对实现并完善科学发展观具有重要的意义,对人们的日常生活有极大的好处。 二、数据集的介绍 本文的数据均来自中国国家统计局网站,并选取1991年—2010年的相关数据(详见附录)进行分析。根据查阅相关资料及数据的可获性,对于影响我国能源消费总量的指标选取可概括为以下结构表。 三、回归方程的建立及检验 1、回归方程的整体显著性检验 首先,利用R软件对分析数据集中的数据建立回归方程并作整体显著性检验,结果如下。 从表2中我们可以看出,回归方程的整体检验p值很小,回归效果非常显著。同时,回归模型拟合优度的判定系数R方和修正后的判定系数分别为和,可见拟合度较高,拟合效果很好。然而,对于回归系数的显著性检验中,在显著性水平为α=的条件下,系数x1并没有通过检验,这说明如果选择全部变量构造方程,效果并不好,因此就需要选择变量,以建立“最优”的回归方程。 2、逐步回归法、向前回归法、向后回归法建立回归方程 用R软件对分析数据集进行逐步回归分析,利用函数step()作逐步回归。 回归结果为: 我们可以发现,逐步回归法得到的方程整体显著性较高,拟合程度也很好。最终确定的变量为x2—居民消费水平(百元),x3—水电、核电、风电占比(%),x4—旅客运输平均运距(公里),x5—原材料、燃料、动力购进价格指数,且在显著性水平为α=的条件下,各项入选的回归系数均通过了检验,显著性较高。由此得到回归方程: 用R软件所作的逐步回归结果向前回归法与向后回归法所得到的回归方程相同,因此不多作具体描述。 四、回归方程的诊断 下面,将对回归模型的一些特性作进一步研究,检验是否存在给回归模型带来明显不稳定的异常值。 1、残差分析 用R软件对所得最优回归方程进行残差分析,并绘制标准化残差图如下。 图1 回归方程标准化残差图 图中数据是随机散布的点,没有呈现异常的趋势,是正常的残差图,因此回归方程的稳定性较好。因为一般把标准化残差的绝对值大于等于2的观测值认为是可疑点,而大于等于3的观测点认为是异常点。从图1中我们可以看出,所有的20个点基本都分布在之间或稍微有一点偏离,但并不明显。因此,我们可以说,所得的最优回归方程中并无明显的会给回归结果带来不良影响的异常值,最优回归方程的稳定性较好。 2、共线性诊断 如果回归方程中的自变量存在线性或近似线性关系,将会隐蔽变量的显著性,增加参数估计的误差,产生一个很不稳定的模型。用R软件对所得到的最优回归方程进行共线性诊断,得到自变量的方差扩大因子如下。 一般来说,若方差扩大因子,则表明模型中有很强的共线性问题。由表4中的结果我们可以看出,最优回归方程中自变量的方差扩大因子均未超过10,因此可以说明回归方程中的所有自变量不存在严重的共线性问题,回归方程的效果及稳定性较好。 五、最优回归方程的解释分析 综上所述,本文在探究影响我国能源消费总量的因素并给出相应的数量关系这一问题中,经过回归方程的建立及回归诊断后,最终的最优回归方程为: 由此模型可以看出,居民消费水平、水电核能占比、旅客运输平均运距以及原材料等购进价格指数为影响我国能源消费总量的最优因子。 首先,居民消费水平的提高将促进能源消费的增长。居民消费水平每提高一百元,能源消费总量将增加千万吨标准煤。因为人们的生活水平提高了,便可以增加在能源消耗方面的消费支出,如:汽车等交通工具的使用,空调、冰柜等电器的使用等。可以说,经济增长与能源消费密不可分。而就中国的发展趋势和经济增长情况来说,未来很长一段时间内,仍将维持高能耗的经济发展状态。 水电、核电、风电占比的系数为负数,说明随着水电核能使用占比的增加,能源消费将在很大程度上有所减少,即水电、核电、风电的使用每增加一个百分比,能源消费总量将减少千万吨标准煤。可以看出,清洁型能源的加大研发和使用对节约我国不可再生能源的消耗起到至关重要的作用。同时,我们也不能忘记,新型清洁能源的使用对于我们日益严重的环境污染问题也会带来很大程度上的缓解。 近年来随着人口的增加和人民生活水平的提高,人们的出行频率也在渐渐增多。然而,旅客平均运输运距的增加将对运输工具的能耗带来增长,旅客运输平均距离每提高一公里,将增加千万吨标准煤的能源消费。运输工具的能耗是影响能源消费总量的一个不可忽略的因素。 原材料、燃料、动力购进价格指数的增大,代表了工业化发展的进步。然而工业发展的进步同时也会给社会带来能源供应的压力。价格指数每提高一个单位,将带来千万吨标准煤的能源消费的增加。因此,如何平衡工业发展与能源危机的关系就显得尤为重要了。 六、结论与建议 根据建立的最优回归模型,我们发现,经济发展水平、能源结构、运输消耗和工业生产是影响能源消费总量的主要因素。为实现可持续发展观,本文给出如下几个建议: 1、 政府应加大宣传教育力度,提高全社会人民的节能意识,增强忧患意识,提高责任感,让全社会都能清楚地认识到节能降耗是实现可持续发展的重要途径,是人们得以更好地继续生存的保证。 2、 建议政府加大扶持科技创新的力度,加快能源结构的改革,增加新型清洁能源(如风能、水能等)的使用率,这是实现可持续发展的重要途径和重要保证。 3、 工业化的蓬勃发展虽然会给社会带来供能压力,但二者并不矛盾,能源的供应不应成为阻碍工业发展的因素。企业应努力提高能源利用效率,避免浪费现象的产生。同时,鼓励企业使用新型清洁能源,为社会起到榜样作用。虽然在开始时可能会增加生产成本,但对于国家的长久发展是有极大帮助的,不能只局限于眼前的利益。 [参考文献] [1]王松桂 陈敏 陈立萍《线性统计模型》,高等教育出版社,2011年11月 [2]汤银才《R语言与统计分析》,高等教育出版社,2012年3月 [3]姜昱汐 魏祥超 何素艳 李博达,能源消费的影响因素分析及辽宁实证, /, 2011年12月 (作者单位:1.中央民族大学理学院,北京 100081;2.四川大学数学学院,成都 610065) 附录

老师同意就有说服力。 你的论文准备往什么方向写,选题老师审核通过了没,有没有列个大纲让老师看一下写作方向? 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好?写论文之前,一定要写个大纲,这样老师,好确定了框架,避免以后论文修改过程中出现大改的情况!!学校的格式要求、写作规范要注意,否则很可能发回来重新改,你要还有什么不明白或不懂可以问我,希望你能够顺利毕业,迈向新的人生。首先要确定课题,是调研类的还是什么?一般毕业论文大体框架结构都差不多:摘要,目录,第一章绪论(文献综述,现状什么的),第二章是方法或者比较共性的问题,第三章和第四章一般是全篇的重点,论述自己的内容;第五章是措施之类的。可以去万方、维普、CNKI网上下载一些类似课题的文章看看:)祝顺利祝成功!1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)3、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文:(1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容:a.提出-论点;b.分析问题-论据和论证;c.解决问题-论证与步骤;d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:(1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

计量经济学课程论文小组成员:组长:指导教师:日期:2010/年5月27日2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析摘要:本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析,建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量,以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型,从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。关键词:GDPY(亿元)多因素分析模型计量经济学检验一、引言部分GDP(国内生产总值)指一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,从价值形态看,它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额,即所有常住单位的增加值之和。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了,主要体现为劳动报酬和利润。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP。本文主要研究就业人数L(万人)、各地区资本形成总额K(亿元)剔除价格影响因素即商品零售价格指数P(上年=100)之后对各城市同一时期的GDP的影响。二、文献综述注:2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》;2006年就业人数L(万人)的数据来源于《中国统计年鉴2007》;2006年资本形成总额K(亿元)的数据来源于《中国统计年鉴2007》,本表按2006年价格计算;2006年商品零售价格指数P(上年=100)的数据来源于《中国统计年鉴2007》;三、研究目的通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量,以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型,从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。四、实验内容根据生产函数理论,生产函数的基本形式为:。其中,L、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金,本文未考虑时间变量即技术进步的影响。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料;其中产出Y为各城市同一时期的GDP(可比价),L、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额(可比价)。五、建立模型并进行模型的参数估计、检验及修正(一)我们先建立Y1与L的关系模型:其中,Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)L——2006年年末职工人数(万人)模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件,经回归分析,作出Y1与L的散点图如下:利用EVIEWS软件,用OLS方法估计得:DependentVariable:Y1Method:LeastSquaresDate:05/27/10Time:14:45Sample:136Includedobservations:(F-statistic)可见,L的t值显著,且系数符合经济意义。从经济意义上讲,劳动每增加一单位,都可以使实际GDP相应增加,这在一定条件下可以实现。另外,修正可决系数为,F值为,明显通过了F检验。且L的P检验值为0,小于,所以通过了P值检验(二)建立Y1与K1的关系模型:其中,Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)(亿元)模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件,经回归分析,作出Y1与K1的散点图如下:利用EVIEWS软件,用OLS方法估计得:DependentVariable:Y1Method:LeastSquaresDate:05/27/10Time:17:16Sample:136Includedobservations:(F-statistic)可见,K1的t值显著,且系数符合经济意义。从经济意义上讲,资本每增加一单位,都可以使实际GDP相应增加,这在一定条件下可以实现。另外,修正可决系数为,F值为,明显通过了F检验。且K1的P检验值为0,小于,所以通过了P值检验通过两个模型的可绝系数、调整可决系数、T检验、F检验、P值检验的比较,明显的,Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型。因此,在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下,建立二元关系模型。(三)建立Y1与K1和L的二元关系模型其中,Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)(亿元)L——2006年年末职工人数(万人)利用EVIEWS软件,用OLS方法估计得DependentVariable:Y1Method:LeastSquaresDate:05/27/10Time:17:23Sample:136Includedobservations:(F-statistic)可见,K1和L的t值显著,且系数符合经济意义。从经济意义上讲,资本每增加一单位,都可以使实际GDP相应增加。另外,修正可决系数为,F值为,明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0,均小于,所以通过了P值检验。通过两个模型的可绝系数、调整可决系数、T检验、F检验、P值检验的比较,明显的,Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型。因此,建立二元关系模型更符合实际经济情况。(四)建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为:,对于此类非线性函数,可以采用以下两种方式建立模型。方式1:转化成线性模型进行估计;在模型两端同时取对数,得:在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令:GENRLNY1=log(Y1)GENRLNL=log(L)GENRLNK1=log(K1)LSLNY1CLNLLNK1则估计结果如图所示。DependentVariable:LNY1Method:LeastSquaresDate:05/27/10Time:17:29Sample:136Includedobservations:(F-statistic)可见,K1和L的t值显著,且系数符合经济意义。从经济意义上讲,资本每增加一单位,都可以使实际GDP相应增加。另外,修正可决系数为,F值为,明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0,均小于,所以通过了P值检验。通过对以上模型的可决系数、调整可决系数、F检验的比较,明显的,该模型最优。因此,选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量,以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型。六、总结综上所述,我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L(万人)和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P(上年=100)的资本形成总额K1(亿元)间的数量关系,是一个成功的模型。从模型中看出,各城市同一时期的GDPY1与就业人数L(万人)和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P(上年=100)的资本形成总额K1(亿元)有非常密切的关系,与柯布-道格拉斯(C-D)生产函数密切吻合,验证了柯布-道格拉斯(C-D)生产函数的正确。参考文献:1、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》2、《价格指数——国家统计年鉴2007》3、《中国国内生产总值核算》,作者:许宪春编著,

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