众文网1.为什么可以运用多元线性回归模型来进行研究?
多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。
设变量Y与变量X1,X2，…，Xm存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为Yj,Xj1,Xj2，…Xjm?(j=1,2,n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为：
可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。
计算了多元线性回归方程之后，为了将它用于解决实际预测问题，还必须进行数学检验。多元线性回归分析的数学检验，包括回归方程和回归系数的显著性检验。
回归方程的显著性检验，采用统计量：
式中： ，为回归平方和，其自由度为m； ，为剩余平方和，其自由度为（n-m-1）。
利用上式计算出F值后，再利用F分布表进行检验。给定显著性水平α，在F分布表中查出自由度为m和（n-m-1）的值Fα，如果F≥Fα，则说明Y与X1,X2，…，Xm的线性相关密切；反之，则说明两者线性关系不密切。
回归系数的显著性检验，采用统计量：
式中，Cii为相关矩阵C=A-1的对角线上的元素。
对于给定的置信水平α，查F分布表得Fα（n-m-1），若计算值Fi≥Fα，则拒绝原假设，即认为Xi是重要变量，反之，则认为Xi变量可以剔除。
多元线性回归模型的精度，可以利用剩余标准差
来衡量。S越小，则用回归方程预测Y越精确；反之亦然。
2.经济数学论文
以下给你提供几个相关的题目和内容 通货膨胀的影响因素分析-计量经济学论文马克思经济学论文计量经济学论文——中国钢材产量预测模型范文：通货膨胀的影响因素分析-计量经济学论文摘要：本文主要通过对通货膨胀进行多因素分析，建立以度量通货膨胀的商品零售物价指数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，对影响通货膨胀的各主要经济因素进行考察，说明它们对通货膨胀的影响程度，从而为我国避免严重的通货膨胀以确保经济的持续稳定发展提供理论依据。
关键词：通货膨胀 多因素分析 模型 计量经济学 检验 修正 一. 问题提出 在中国经济高速增长的同时，一系列现象也值得我们深思，中国是否经济已经过热？投资增速过快，2003年全社会固定资产投资70073亿元，比上年增长26.1%，钢铁、电解铝、水泥行业过度投资愈演愈烈。货币信贷增长偏快，央行在2003年货币政策执行报告中曾预测2004年M2和M1分别增长17%左右，但是2004年2月末广义货币M2实际增长19.4% 狭义货币M1实际增长19.8%，明显超过了央行的预期。
物价总水平继续上升，2004年居民消费价格指数，工业品出厂价格指数，原材料、燃料、动力购进价格指数较2003年都有3个指数点以上的增长。这些都说明我国面临着较大的通胀压力。
通货膨胀的结果是严重的，不仅会扭曲商品市场的价格，使资源配置无效率，还同时会扭曲金融市场的价格，引起泡沫。 二.文献综述 1.通货膨胀的意思是：物品和生产要素的价格普遍上升的时期。
通货膨胀意味着一般价格水平的上涨。今天我们用价格指数即成千上万种产品的加权平均价格来计算通货膨胀。
（保罗萨缪尔森《经济学》第十一版） 2、平均价格水平的上升，并不是任何一种特殊价格的上升。（布拉德利希勒《当代经济学》） 3.所谓通货膨胀率，实际上也就是物价指数（如居民消费物价指数）的年增长率。
一般地，各国用以计算通货膨胀率的物价指数主要有消费物价指数（CPI）（或者零售物价指数RPI），批发物价指数（WPI）（或者生产者价格指数PPI），以及国内生产总值缩减指数（IPD）等三种。（通货膨胀问题研究中国物价2005.01） 4.（一）从需求方面对通货膨胀进行分析，选择宏观经济变量：工业总产值，固定资产投资额的对数和零售物价指数的对数进行建模，选择的样本区间为1980-1997年间的年度数据，建立向量自回归模型的价格指数方程…… （二）从工资成本方面分析通货膨胀，采用了Granger因果关系检验法，检验成本对通货膨胀的推动作用，选择1978-1997年间的职工平均工资，零售物价上涨率的数据作为样本…… （三）消费对通货膨胀影响的计量分析，选择1978-1997年间的数据进行分析，选取的指标为相对消费水平C=居民消费水平/人均GDP和零售物价上涨率P，得回归方程……（我国通货膨胀的成因分析天津市职工现代企业管理学院学报2004.12第四期） 目录：一.问题提出二.文献综述三.理论陈述。
参考文献：保罗萨缪尔森《经济学》第十一版布拉德利希勒《当代经济学》通货膨胀问题研究中国物价2005.01。
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3.毕业论文要做SPSS分析,有一个具体模型,要研究调节变量对因变
首先来回答你的问题：
1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。
2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。
其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：
1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。
2. 从自变量t检验结果来看，逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了0.05，用统计专业的话来说，这意味着逗在0.05的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关地，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。
3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。
4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。
4.多元线性回归分析的优缺点
一、多元线性回归分析的优点：
1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。
3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。
二、多元线性回归分析的缺点
有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
扩展资料
社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归 。
多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验 。
选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。
Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。
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