灰色关联度分析和多元回归

英语翻译 High speed railway construction in China is entering the peak period.High speed railway passenger demand is a basis in reality，the population of the nation，the development of economy，affluent population expansion，city development are the important factors to stimulate passenger demand for high-speed railway.In order to better understand the demand fluctuation of shipping market，combined with the existing capacity，making transportation organization scheme reasonable and marketing strategy，better meet the passenger transportation demand，on the need for investigation and forecast of high speed railwaypassenger demand.Based on the analysis of the influence factors of direct high-speed railway passenger demand and indirect factors，establish the regression forecasting model based on grey relational analysis，namely the use of gray correlation analysis，the correlation between influential factors and passenger transport demand，then get the main influence factors on passenger demand for 。求分析stata多元线性回归结果 我晕，白写了啊，刚才不小心改掉了。首先说觉得你这个方程回归的不好，R系数太小，显著性不好。F值应该大于该自由度下查表的值才行，所有的t值大于查表得到的值，这样从。求分析stata多元线性回归结果对t p>[t] F R^2 置信区间的值做出相应解释 因变量是新生儿体重birth weight 主题是产前护理及父母恶习对新生儿健康的影响 此外hypothesis假设应该怎么写 回归分析与相关分析的区别 相关分析，是看2个因素之间的相关性，也就是2个因素之间是否有关联；如果计算出来是1，那么2个因素是完全正相关，如果是0，那么说明这2个因素完全不相关，如果是负数，那么说明2个因素是负相关。打个比方，身高和脚的大小，相关性就会比较高一些，而身高和头发长度，那么基本上就是不相关的。如果我们知道一个人个子高，那么我们可以比较有把握的认为他脚大，但不会认为他头发长。像俗话说，头发长见识短，那么在这句话里面，头发长度，和见识的多少就是负相关。回归分析也是分析不同因素之间的关系，回归的类型很多，在多元回归分析的时候，一般也有涉及到相关性。比如一个产品的客户满意度可能来自于性能、价格、包装、品牌等等不同的因素，那么我们可以对这些因素进行分析，通过软件分析之后一般会有一个项目F校验，这个会反映每个变量对于最终结果（因变量）的相关程度。通过F校验，我们可以把一些与结果相关性不叫弱的变量剔除。灰色关联分析法和回归分析法的优缺点 1趋势分析法dps灰色关联分析方法和灰色预测方法的应用，灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特征的数据序列所进行的几何比较。。多元线性回归中，如何比较各个自变量对因变量的贡献率大小？ 我的理解是各个自变量对因变量的贡献率=各个自变量的标准化系数/所有自变量标准化系数绝对值之和。其中，贡献率可正可负。仅供参考，如有不对之处还望指正，谢谢stata多元线性回归结果 我晕，白写了啊，刚才不小心改掉了。首先说觉得你这个方程回归的不好，R系数太小，显著性不好。F值应该大于该自由度下查表的值才行，所有的t值大于查表得到的值，这样从方程到参量全部显著。不过受制于原始数据，一般都不完美，回归的方程都这样鸟样，能凑合用。F值代表整个方程的显著程度，F>；F（P，n-P-1)，n为数据组数，P为自变量个数。F，t可以查表或者用函数求解。置信区间严格说不能包括0的，包括0表明该自变量对因变量不显著，需要剔除重新回归的。p值需要小于默认的alpha值，也就是p才表明方程显著。可是，我很疑惑你的主题。如果只是想要得到劣习的影响程度顺序，只需要做一下灰色关联分析就行，可以很简单的得到各个影响因素的排序，分清楚主要影响和次要影响。多元线性回归数据不好的话出来的误差很大，而且不做－5％～5％敏感度浮动分析也看不出来谁的影响更大，除非你自己编程能一直自动的判定显著性并且会自动重新回归。小弟也是工作需要，最近自学的这部分内容，不知道说的对不，互通有无吧。另外，hypothesis假设没看懂。我是用MATLAB和EXCEL做的多元线性回归，EXCEL做的灰色关联分析。

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