能用到回归分析的论文题目

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0.01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0.05，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

中国央行宏观调控与股票市场反应。

房地产投资与经济增长的实证分析其中计量模型市这样的：1回归分析2单位根检验3协整分析4误差修正模型

一、为什么邮政储蓄必须与邮政体制联动改革二、货币政策的实施必然影响到股票市场的走势和发展三、我国当代城市规划的现状及发展趋势四、我国商业银行体制改革研究

随机行走的世界与计量经济学在这篇文章里，我试图论说以下几个问题：第一个是科学史上关于宇宙本质的争论。这个问题十分重要，因为对宇宙是有序运转的，还是无序地紊乱地运转的认识支撑了我们对于科学的信仰、我们的情感和某种程度上我们的人生哲学。也是对这个问题的认识，计量经济学得以建立。第二个问题是关于学习计量经济学的几个基本问题。第三个问题，我将之称为“计量之美”。我一直相信任何一个学科都是极其美丽的，因为，它们不仅告诉我们很多关于世界是如何运行的真知灼见，更重要的是教会我们许多世俗智慧甚至一种人生哲学。因为我一直坚信，即使是读同一本书，不同的人也会得到不同的读书体会。因此，在这个问题之下，我仅就自己的体会谈谈计量经济学的世俗智慧和对我们人生态度的启迪。 一、随机行走的世界 对我们所生活于其中的宇宙的认识和思考，一直以来吸引着各个时代思想家们的智慧。我们生活的这个宇宙本质上是什么样的呢？是以一种有序的、有规律的方式在运转还是无序的、杂乱无章的运转？这种运转能否为我们的智慧所认识？人们对这些关于宇宙问题的渴求正是造就了人类自身的智力进化和卓越品质的重要动力之一。 在我们今天的视野所及的范围，我们知道对这些问题思考的最有影响力的思想是由18世纪的思想家们做出的。18世纪的思想家们建立了近代最有影响力的哲学体系，他们设计了一个“有序的”世界。在某种程度上，他们的世界观是一种“决定论”的世界观，坚信这个世界正在按照某种已经设计好的秩序在运行。持有这个“决定论”观点的人包括诸如牛顿、爱因斯坦等最伟大的自然科学家。这个体系的科学性则是由牛顿定律和对牛顿体系进一步思考的数学定律所保证的。当然，自然科学家们这种关于宇宙的信念和洞见不可避免的影响到了从事社会科学研究的思想家们，其中也包括经济学家。经济学的创始人，亚当•斯密的思想根基也是源于这样的一种信念。他把这种自然科学的有序世界的观点应用到人类社会里，形成了一种从看似“无序”到“有序”的观念，提出了一个“和谐的经济系统”的观点。这种和谐的经济系统的动力则是人的自利动机。 我们决不应该低估这种关于世界的观点的影响力和洞察力。事实上，我们一直在这种“决定论”的世界观下生活并做出各种与我们自身息息相关的决策。一种对于人类经济社会的“完美和谐”的信念直接导致了大家对政府干预经济的效果的质疑，并且主导了许多关于政府问题的争论。这种“决定论”的观点在很大程度上支撑着我们对于自由经济的信心和我们对于世界的信仰。 但是这一体系在历经几个世纪之后，遭到了怀疑。对于这种“决定论”的世界观的挑战来自于统计观点，尤其是概率论的成功。我们可以举一个简单的例子来说明这二者对于世界的看法的分歧。比如我们说，消费函数是 ，其中， 是自发消费， 是可支配收入，c是边际消费倾向。进而我们可以把消费函数写作是可支配收入的函数： 。这个消费函数是更加广泛意义上的数学若干函数中的一个。这个函数明白无误地说明，居民的消费量将精确地取决于可支配收入、自发消费和边际消费倾向。这种函数关系是一种确定性的关系。但是，我们知道，这种关于居民消费的断言在现实中毫无疑问是会受到质疑的，居民的消费量并不是精确地取决于这几个因素。在很大的程度上，这种消费关于自发消费、可支配收入和边际消费倾向的关系是不确定的，或者说是随机的，有着概率分布的。这就是二者之间的差别，持有决定论观点的人依据一种确定性的函数关系认为，这个世界将会精确地按照数学定律所描述的那样运转。而持有统计观点的人却认为，即使是知道了这种关系，消费与其他几个因素之间仍然是一种偶然的，不确定的，有着概率分布的关系。 我们把后一种对于世界的观点叫做统计观点，正是这种统计观点，打破了原来思想家们头脑中的有序结构。但是，这二者之间的分歧似乎是让人迷惑的。因为，当我们在利用统计方法的时候，我们却得出了一些几乎完全可靠的定律。而且，统计总体越是偶然、紊乱，就越能更好地表现出统计规律和必然性。比如，我们投掷硬币，当我们投掷的次数足够多的时候，我们发现，出现正面和反面的概率竟然惊人地各是0.5。再比如，我们对于某种考试成绩的统计发现，如果样本足够的大的话，成绩分布将会呈现一种正态分布。并且，人数越多，成绩就越呈现标准正态分布。更加令人惊奇的是，看起来我们做事情可能犯错误的情况也是有规律可循的，人几乎不能随意地犯错误！总之，某些看起来是无迹可寻的东西，似乎又都可以找到规律。这样，决定论和统计观点二者之间又有什么差别呢？事实上，二者之间的差别仅在于，统计观点认为不存在绝对的定律，任何所谓的定律其实都是有着某种概率的“可能的”情形。在这个意义上说，没有什么事情是确定无疑的。也就是说，这个世界是随机行走的，各种情况都有可能发生。尤其是在人类社会中，如果我们相信独立于人的意识而存在的物质世界都是随机行走的，那么人类社会也会表现出这种随机性看来并不是不可以接受的。 但是，这并不就意味着随机行走的世界会因为其不确定性而无法认识，即使这种随机行走的世界确实可能形成一种混沌状态。我们能够在“决定论”和关于世界的“统计观点”那里架起一座桥梁。那就是：我们相信，我们可以得到一些定律，这些定律是对某些事情本质的一种最好近似，即使这些事情的本质可能并不是一元的。或者说，这个世界会从无序走向某种程度上的有序。对这些统计定律的发现，在我们的专业范围内，就是计量经济学的任务了。 二、随机行走的世界与计量经济学的任务 事实上，统计的成功应用在很早就已经开始了。大约在17世纪，有一位叫做格兰特的英国商人就通过研究注意到：因事故、自杀、各种疾病而死亡的人的百分比是固定的。这几乎叫人感到惊奇！而且也是统计学的成功使得人们日益认识到，一个国家的定量材料应该得到应有的重视，无论是经济学家还是政府决策者，都应该思考数据。 计量经济学就是为了在一个随机行走的世界中探讨统计性规律！因为只要知道了这个规律，我们就可以在某种程度上认识这个世界。但是要记住这种认识肯定是不完全的。而且根据需要，我们还可以根据这个规律来进行预测。进行预测是我们关心规律的一个十分重要的原因。更加值得称道的是，计量经济学在推断统计规律时所用的方法和理念。因为，我们对于这个世界的认识永远是不会完全的，我们只能根据部分“样本”来推断这个世界的整体状况。可以假设这样一种情况：如果我们能够对这个世界的方方面面进行完全的观察，我们就期望可以得出一个关于这个世界本质的定律。可是，我们不能把这个世界的方方面面都观察到，也可以说，我们认识的局限是不确定性的来源。能否由样本近似地认识整体是一个很重要的问题。如果，我们没有一种坚信可以由样本来推断整体规律的信念的话，我们就不能建立这门学科。 这种由样本来对整体进行推断的方法是计量经济学的主要方法。我们要通过一种叫做回归分析的技术来达到这个目的。“回归”这个词最先由F.加尔顿（Francis Galton）爵士引入。加尔顿研究发现，父母和孩子的身高有这样的一个趋势：父母高，儿女就高；父母矮，儿女也矮。但是高个父母的儿女们在同龄人中并不像父辈那样在同龄人中显得那样高，儿女辈的平均身高将“退化”到或者说“回归”到全体人口的平均身高。这也叫加尔顿的“普遍回归定律”。加尔顿在智力遗传的方面也得到了类似的结果：一般来说，天才是要遗传的。但是天才的后代却要比他们的父辈们平庸，也就是他们的智力水平将“回归”到中等水平。但是，对于这种回归背后的动力分析可能已经超出了计量经济学这个学科的研究范围，即使这种研究也许会导致一种有意思的哲学的建立：所有的有机组织都将趋于标准状态！ 回归的现代意义则稍微有点不同。现代意义上的回归是指，一个叫做因变量的量和其解释变量之间的依赖关系。也可以说是一种相关的关系。实际上，回归和相关是两个极容易混淆的概念，容易混淆的原因既是因为这两个概念的相近性，更重要的是因为这个世界的复杂性。哲学上宣称，这个世界是普遍联系的。这个宣称的深刻性在于确认了世界上没有什么是完全独立的。比如，我们可以发现在现代社会死于癌症的人逐渐增多，这二者是相关的。但是我们并不能就此认为，是现代社会导致了更多的人染上癌症。再比如，这也经常被用来反驳统计结论，一个国家的经济繁荣的情况可能和这个国家一个时期的太阳黑子出现的情况存在一种相关关系，但是这种相关关系却不能作为我们行动的任何指导。在这个问题的区分上，就是计量经济学和统计学之间的分歧了。计量经济学讨论的是回归关系，这种回归的特点在于，我们试图根据某些变量的数值来估计另一个量的数值，我们要依据这种关系进行预测。比如，我们试图通过研究父母的身高来估计其孩子的身高。这种估计就要依赖于我们所关心的两个量之间存在的一种理论上的联系。而相关关系则充斥着统计学的各个方面。并且因为世界的普遍联系性，相关关系是一种常态。 基于上面的差别，在回归中，我们要求解释变量是确定的，可以控制的，但是被解释变量（因变量）可以是随机的（被解释变量正是我们要估计的）。但是在相关关系中，这二者并不加以区分。之所以说这两个概念容易混淆是源于这个世界的复杂性，是因为，这个世界本质上就存在一种难以言明的精密联系。我们实在不能够足够自信地认为我们可以确定哪些变量可以控制，哪些变量之间可以精确地被认为是一种回归关系。比如，事实上，我们也可以找出一种机制使得癌症和现代社会之间存在一种回归关系，就像我们可以发展一种理论来说明，太阳黑子的活动和一个国家的经济繁荣存在着回归关系。这个世界的复杂性要求我们必须对我们认识世界和改造世界的能力保持谦虚。同时请记住：具有回归关系可能并不必然地意味着具有因果关系。在判断因果关系时，我们必须要很小心。因为，这个因果关系很不好说，也许看似因果的两个事件，实际上可能是互为因果的。就像佛经中认为的那样：因果是循环的。 我们讲了这么多关于计量经济学的性质，实际上是为了表达我们这样的信念：我们可以在一定的层次上认识世界，我们坚信这个世界存在着某些统计规律，应用这些规律我们可以在“一定程度的错误”的前提下认识和改造世界。计量经济学可以帮助我们达到这个目的。我们可以借助近似地描述了具有相关关系的变量间联系的函数，主要是回归函数，来描述这种关于世界运行的定律。 但是，计量经济学在得到这个回归函数时所使用的复杂的数学推导可能会让我们在特定的时段感到计量经济学的混乱和无序，即使在最后我们坚信可以实现一种理解上的有序。但是，过程中的痛苦可能会让很多人驻足。这里，我们想提前接触一下，那条驾驭计量经济学研究内容的灵魂。 因为，认识世界的理论的建立来自于对世界本质表现出来的现象的分析。有两种对现象进行分析的方式：一种是对现象直接进行操作。这种操作极其便捷，简单而且有洞察力，但是对天赋的要求非常高。其不利之处在于这种对现象的思考得出的结论可能广受争议。另一种方式则是对现象的属性——数据来进行操作。过程中要遵循严格的科学方法。第二种方法就是计量经济学的方法了，这种方法因为是用数据说话，可能争议较少。但是，不利之处却是，这种分析结论却要严格的依赖于数据的质量，也就是说，这种方法得出的结论的质量不会比数据的质量更好。 尽管有这样的困难，我们还是推荐计量的方法。因为，数据的质量可以通过统计手段和统计工具的完善加以解决。并且，根据我们的概率知识，即使这种有误差的数据，其误差也是有规律的，误差情况总是会表现为正态曲线。那么如何来对数据进行操作呢？计量经济学的思路通常是这样：最简单的情况下（双变量回归），在一个坐标平面上画出散点图，发现其大致的规律，通常我们可能发现，我们关心的两个简单量之间呈现一种类似于线形的关系（当然，也可能不是线性的，这种情况下需要更高深的数学工具）。把这种线形的关系利用解析几何的知识转化为直线方程并不困难。获得了这样的一个直线方程是一个极大的成功。因为，这个方程，就是在“某种程度的错误”的前提下的一种描述世界如何运行的定律。事实上，计量经济学的任务在很大的程度上，就是发现这样的关于世界如何运行的定律。 但是，在从数据那里获得一些关于变量间“规律”的方式也可以通过另外的方式来进行。也就是在使用数据之前，通过对先验的知识进行演绎和推理从而得出一系列“定律”。这就是我们在数理经济学中所看到的那些数理方程式。这些数理方程就是我们对世事认识的理论，这种理论能够给我们认识世界和改造世界以指导。尤其是在确定我们所考虑的变量之间的可能具有的关系时很有作用。但是我们是否可以应用这些方程式来指导我们认识世界和改造世界的活动并没有得到证明。计量经济学提供了一种这样的证明。我们可以利用数据来检验这些先验的定律是否符合实际，或者得出一种明确的可以应用于实际的形式，从而对数理方程做出了适合实际的修正。尤其是在不同的国家中，因为不同的文化等隐性的制度因素，这些定律可实施的情况是完全不同的。事实上，始于一种对世界认识的先验的推理，建立一种解释世事的假说并用以改造世界，是每一个学者的虚荣心。 因此，计量经济学的研究的思路或者说计量经济学的灵魂是：通过先验的演绎和推理得出理论模型，最好是数理模型。数理模型中会有参数，那么利用数据对这个模型的参数进行估计得出一条回归方程，并通过假设检验来确认这个方程式。如果这个方程式满足了理论建立时的要求，那么就证明了那个先验的理论是正确的并且能够利用这种理论进行预测。接下来的计量分析就是在这些思路下进行的技术探讨了。 对计量经济学这套思想方法和其技巧的同时掌握，是掌握这门学科并加以实际运用的重要素质。尤其是计量经济学的技巧，是一个计量人的必备素质。因为我们一直坚信，伟大的思想来源于熟练的技巧。就像武侠中的“打狗棒法”虽然只有十八路，但是，一个使过无数次“打狗棒法”的丐帮帮主足可以因这十八招而笑傲江湖了。但是，如果过于沉迷于高级计量的数学推导，我们就很可能失去欣赏这门学科所固有的魅力的机会，并且因为数学知识的缺乏而造成的沮丧可能会阻碍对其进一步的学习，从而失去了领悟计量经济学所蕴含的大量关于生活的智慧的机会。因此，这篇文章里，我们不对计量经济学的技术过多的论及，而主要是看其蕴含的智慧之美。三、计量经济学：智慧之美 最能让我们感受到美感的就是计量经济学这种从样本推断整体的思想。如果能够认识到我们生活的这个世界的复杂性的话，我们对这种思想可能会更加珍视。比如，如果我们有一种信念，比如相信我们能够通过努力成为一个书法家。那么我们能够怎么做呢？计量经济学和书法家们都会这样建议你：先选取几十个字来，集中精力把这几十个字练好，最好是临摹以往大师们的作品。这样，你就几乎能够发现写好字的要领。因为，我们不能够把这个世界上的字都练习到，我们只能够由“样本”来推断所有字的写法。并且，我们坚信这些“样本”蕴含了足够多的关于写字的要领或者说是写字规律的信息。这就是计量经济学的智慧之一。从这个角度出发，我们几乎将这种计量经济学的思想推广到生活的各个方面，并且可以指导我们成就卓越。无论是学习、应试、还是搞艺术，甚至想要成为武林高手，都可以应用这种思想。“样本”往往是我们窥看世界本质的窗口！有心人自会从这里得到无尽的启发。 计量经济学就像从一个古老的神谕里蹦出来的智慧精灵，它几乎全面的改变了我们对于脚踏实地的看法！掌握一种过硬的分析数据的能力，无疑会全面的改变你的工作方式和效率。这在一个人的职业生涯中是极其重要的。经济理论经常地被认为是一门空洞无用的理论，这是在未有数据之前做出分析的常见批评，先验和演绎的方法，很多人认为，不能够对社会科学的研究有什么意义。但是，有了计量经济学就完全不一样了，我们就可以从数据出发来进行我们的分析和预测，这种工作方式无疑会培养我们踏实做人的人品。并且因为处理问题的独特技巧和思维，掌握计量工具的人会得到青睐——来自上司和运气。 在我看来，计量经济学还对我们的人生哲学有着指导意义。人的一生其实只是一个短暂的瞬间，就好像那滑过天际的流星，留下的只是瞬间的美丽。这瞬间如何解释？采用一种什么样的方式来度过这一个瞬间？ 人不过是苍茫宇宙中的一粒尘埃，如果这个宇宙尚且遵循着从无序走向有序，那么我们是不是可以将这个信念加以演绎到我们每个人的人生中呢？！其实我们每个人的人生也只是在一个随机行走的世界中的随机行走过程。 我们永远不会知道，在下一个时段，我们会经历什么、会遇到什么，甚至我们对于我们未来的规划都是不确定的。这个过程是随机的、紊乱的、偶然的和无序的。但是，这种无序和紊乱最终会走向有序。用计量经济学的说法，我们会从这些紊乱偶然的样本中得到一个回归方程。这个回归方程就是我们的人生轨迹！ 当然我们对于这个轨迹的认识永远是后验的。我们不可能在这人生的每一个阶段之前就得出一个回归轨迹作为我们人生的预测，这种东西没有预测意义。那么这种有序的观念究竟能给我们什么人生启发呢？ 那就是：我们实在没有必要对于发生于我们周围的看起来是好事或者坏事的东西耿耿于怀，我们实在没有必要太过挑剔上天对我们的似乎是不公正的待遇，中国自古就有“福祸”的智慧之言。以一种应有的宽容心态来对待我们的人生无疑会让我们感到快乐。甚至我们的职业追求也是如此，没有什么绝对的好或者不好，我们的人生轨迹在我们某些年里需要紊乱和无序，根据计量经济学的思想，越是紊乱和无序的样本，我们就越容易得出稳定的统计定律——一条稳定的人生轨迹！假如大家去看看人物传记就可以发现，在那些人的人生里，他们可能做过记者，参过军，被抓到过牢里，看起来和其最终的路径有了很大的背离，可是这些背离最终回归到这条路径上。事实上，我们并不好确定，是不是这种每个阶段的紊乱和无序最终造成了他们稳定的人生轨迹？！ 人生需要这种随机性。并且如果我们要想有一条稳定的人生轨迹，依照计量经济学的理念，我们还要让我们的人生经历这一样本足够大。如何让自己的人生经历更多？如何让自己的人生有更多的随机性？那就是：我们要过主动追求的人生。当我们在生活中有意识地主动去追求时，我们就在客观上丰富了自己的经历，并且扩大了自己的人生经历样本。因为，在你主动追求的时候，才能够发现惊喜和奇遇。消极和封闭的人生态度不利于扩大自己的人生经历样本，样本不具有变异性，就难以得出好的回归方程。我们都应该学学“苍蝇的哲学”，苍蝇的四处乱撞让苍蝇即使在被困的时候也有机会逃脱。这也许是更有含义的古语的一句话的意思吧：树挪死，人挪活。但是，在我们的追求中，因为，我们应该珍视随机性，因此，对于得失就不必太让自己负累。得失是随机的。我们在生活中得到了什么、失去了什么，也许在这冥冥之中的东西面前，可能只是一个慈悲的玩笑。太过于在意也许是失去了更多。 参考文献： [1]古扎拉蒂.《计量经济学》（第三版）[M]，林少宫译.北京：中国人民大学出版社.2000. [2]罗伯特S.平狄克，丹尼尔L.鲁宾费尔德.《计量经济模型与经济预测》[M].北京：机械工业出版社.1998. [3]M.克莱因.《西方文化中的数学》[M]，张祖贵译.上海：复旦大学出版社.2004. [4]袁荫棠.《概率论与数理统计》[M].北京：中国人民大学出版社.1999.仅供参考，请自借鉴。希望对您有帮助。