关于回归分析的毕业论文题目

1. 回归分析毕业论文题目(统计学论文题目有哪些好找数据的)

2. 多元回归分析毕业论文(谁可以给篇多元统计分析的论文关于经济类的)

3. logistic回归毕业论文

4. 关于多元回归分析毕业论文

5. 毕业论文数据库分析

6. 回归分析毕业论文

回归分析毕业论文题目(统计学论文题目有哪些好找数据的)

1.统计学论文题目有哪些好找数据的

可以参考下面的

1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例

2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析

3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究

4、上海市人口规模与结构变动趋势分析

5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例

6、上海市居民幸福感现状的调查研究

7、上海市经济增长与环境污染的实证研究

8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究

9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究

10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究

11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究

12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析

13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析

14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析

15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析

16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术

17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法

18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例

19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例

20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例

21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策

2.本科论文的数据分析怎么做

研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。

如果思路上更偏向于差异关系研究，比如不同收入人群对于网购的态度差异。建议使用较多规范的量表题，因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法；如果不是使用量表题，那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用，则对应需要使用多样的问题设计，量表题和非量表题均需要有，并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。

如果思路上更偏向于研究影响关系，比如满意度对于忠诚度的影响，看上去，满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示，那设计成量表题没有问题，因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外，还有一种情况可以考虑，即logistic回归，满意度影响最终是否再次购买，是否再次购买被满意度影响，这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用，此时满意度对应的问题则需要有量表题，还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。

如果预期数据需要进行统计上的信度分析，此时请记住一定需要设计成量表题，否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类，即比如将样本分成3种人群，此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。

总结上看，研究方法的匹配使用，事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后，大部分的问卷研究方法均已经确定，因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中，便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看，量表题是可以匹配更多的研究方法，而且也更规范，建议更多的使用量表题较好。

参考资料：/p/5

3.回归模型建立的问题我论文的题目是寿命与经济增长回归模型说揭示的

Y=B*f(l,k,C)这是错误的，没有任何经济学的理论做支撑。

生产函数是表示投入产出的数理模型，寿命能作为一个生产要素单独列入生产函数中。一般来说，产出是和投入相关的，寿命只会影响L的供给，所以可以考虑建立劳动力供给和寿命的关系，然后通过Y=B*f(l,k，)来间接表达对产出Y的影响。

不过，由于退休的存在，寿命其实对一般人的工作年限影响不大，而由于高寿的人不生产但是需要社会保险，其实会影响一个社会的产出Y，因为他们消耗了上个年度的社会产出的一部分，而这一部分本来可以作为生产要素投入到下个生产环节的。所以，寿命长对Y可能会产生负的影响。

要是做回归的实证检验，直接列计量方程就可以了，Y=B*f(l,k,C)是经济模型。寿命肯定是取期望寿命，而且数据的年限最好取100年，因为期望寿命在短时间内的变化是不大的，寄希望寿命能解释经济增长的大部分是不现实的，你的方程肯定得有其他变量。

老实说，这个研究没有太大意义。经济增长是宏观经济学中的一个重要问题，寿命其实对劳动供给基本不会有太大影响，如果研究社会保险的影响，其实已经有点超出经济学范畴了。

而且这样的回归，如果步骤正确，一般是不会有显著性的相关性。

4.统计学选什么论文题目

关于统计学的论文题目有很多，学术堂整理了一部分，供大家进行参考：

1、药品检验中常用的统计学方法及其应用

2、应用统计学在现实生活中的应用分析

3、浅谈统计学在金融领域的应用

4、统计学在实验室质量控制中的应用

5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性

6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究

7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊

8、基于地质统计学的采空区储量估算

9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用

10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用

11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究

12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用：以新疆梅岭-红石铜矿为例

13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用

14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演

15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用

回归分析毕业论文题目

多元回归分析毕业论文(谁可以给篇多元统计分析的论文关于经济类的)

1.谁可以给篇多元统计分析的论文关于经济类的

多元统计分析在宏观经济分析中的应用摘要：研究多元统计分析的理论，利用主成分分析和聚类分析的方法对区域经济指标体系进行分析和综合，找出实质体的数量特征和内在统计规律性。

通过实际的历史数据进行演算，证实与当时的客观实际情况相吻合，为决策部门衡量本地区的经济发展，制定科学决策提供了有利的支持。关键词：多元统计分析；主成分分析；聚类分析统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。

在工业、农业、经济、生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据。因此，对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。

随着电子计算机技术的普及，以及社会、经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际工作中。主成分分析[1]是一种常用的多元统计分析方法，相对于其他统计学方法，更强调用数据本身来指导分析过程，而不是依赖事先给定的某些假设。

主要目的是希望用较少的变量解释原始资料中的大部份变异，期望能将许多相关性很高的变量转化成彼此互相独立的变量，从中选取较原始变量个数少且能解释大部份资料中变异的几个新变量（降低原始变量的维数），也就是所谓的主成分，而这几个主成分也就成为用来解释资料的综合性指标。聚类分析[2]是研究事物分类的一种方法，是认识和探索事物内在联系的一种手段。

聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘、统计学、机器学习和模式识别等，并作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，概括出每个簇的特点，或者集中注意力对特定的某些簇进行分析。聚类就是将数据对象分组成为多个类或簇，划分的原则是在同一个簇中的对象之间有高度的相似度，而不同簇中的对象差别较大。

聚类分析通常被用作最初的分析工具，可以使数据挖掘具备识别群这一功能，它的流程通常是首先对数据进行图形描述，再用量化方法来描述数据的特征。1设计思想1.1主成分分析主成分分析主要应用于简化观测系统，将原始因子变换为新因子，把多个单项指标转化为最少数量的综合指标。

其设计思想[3]是通过对每个变量的实际观测值的协方差矩阵进行计算，依次提取方差贡献最大的各个主成分，以达到选择、浓缩和提炼变量的目的。主成分分析中的因子分析所涉及的计算与此类似，是研究一组样品之间的相关关系的一种统计方法，即对于一组具有复杂的相关关系的样品，可以通过研究其相关矩阵的内部结构，找出若干个对这组样品起着支配作用的独立的新因子（实际上是原始变量在通常的、或者是最小二乘意义上的线性组合），用这些独立的新因子（称为公因子或主因子的数目往往比原始变量的数目要少）来表达所有观测数据，既极少损失总的关于原始变量的相关信息，又合理解释了包含在原始变量（样品）的相关性，简化了观测系统，抓住了影响所有观测数据的主要矛盾。

传统的一些综合评价方法在选择权数时有很大的主观随意性，而用主成份方法综合评价经济效益、既避免了信息量的重复，又克服权数选择的人为性。可以方便地得到全面、客观的评价结果。

此方法已被我国许多统计工作者应用到实际工作中，正在产生积极的效果。1.2聚类分析聚类分析的思想来自于方差分析，是由Ward于1936年提出，1967年经Orloci等人发展建立起来的一种系统聚类方法[4-5]。

具体做法是在一批样品的多个观测指标中找出能度量样品（或指标）之间相似程度的统计量，构成一个对称的相似性矩阵，在此基础上进一步找寻各样品（或指标）之间或样品组合之间的相似程度，按相似程度的大小把样品（或指标）逐一归类，进行比较。具体做法就是先将N个样品各自视为一类，然后计算确定样本之间、类与类之间的距离，选择距离最小的一对样本合并成一个新类，计算包括新类在内的其余各类的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类，直至所有的样品都成为一类为止。

在宏观经济的分析研究中根据经济指标体系的多个指标值，找出一些能够度量样品相似程度的指标，以这些指标为划分类型的依据，使一些相似程度较大的区域聚合为一类，再将另一些彼此之间相似程度较大的聚合为另一类，直到把所有区域都聚合完毕，形成一个由小到大的分类系统，最后将整个分类系统绘成一张聚类图，并结合因子分析的评价结果和实际情况具体分类。2数学模型及算法实现2.1主成分分析选择所确立的宏观经济指标作为样品的原始数据组成矩阵，设有N个地区，并各观测P个指标变量，其（2）若2个样品中有1个在某组中出现过，另一个就加入该组。

（3）若2个样品都在同一组中，这对样品不再分组。（4）若2个样品都已在不同组中出现过，则把2组连接在一起。

通过选用28个地区的实际数据，并利用此方法进行聚类分析，得出了对总体规模指标和综合效益指标进行综合后的聚类谱系图，如图2所示。本文是通过主成分分析和聚类分析对我国区域经济发展进行比较分析的一个应用实例，采用了上世纪 80年代的历史数据进行了比较分析，从结果中可以看出完全符合当时我国区域宏观经济的发展状况。

总之，应用主成分分析和。

2.多元回归分析的应用

原发布者：男苏锦荣

多元线性回归分析1多元回归分析多元回归分析是研究因变量对两个或两个以上解释变量的统计依赖关系。多元回归模型是具有两个或两个以上解释变量的回归模型。2多元线性回归分析很少有经济现象能够只用一个解释变量来解释。比如：消费水平、股票价格、工资水平、破产率、新生婴儿死亡率等等。因此，要解释这些复杂经济现象或经济相关现象，那么在建立回归模型的时候必须纳入多个解释变量，以充分反映多种因素对因变量的影响。3多元回归模型的一般形式总体回归函数的随机形式Yi12X2i3X3i。。kXkiui总体回归函数的确定形式EYiX2i,。,Xki12X2i3X3i。。kXkij称为偏回归系数，partial regression coefficient）（表示在其他解释变量保持不变的情况下，Xj每变化1个单位时，因变量的均值如何变化。j体现了Xj对Y的均值的“直接”或“净”的影响。4二元回归实例研究美国非农业未偿还抵押贷款余额与个人收入和抵押贷款费用的关系。Y：美国非农业未偿还抵押贷款余额（亿美元）。X2：个人收入总水平（亿美元）。X3：抵押贷款费用（%）Y12X23X3u2度量了当抵押贷款费用不变时，个人收入每变化一个单位会引起未偿还抵押贷款的均值变化多少个单位。3度量了当个人收入不变时，抵押贷款费用每变化一个单

3.请问谁有关于统计的论文,具体要求是使用多元统计分析方法分析数

1. 因子分析模型因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。

它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。

因子分析的基本思想：把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下：（1）X = (x1,x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。（2）F = (F1,F2，…，Fm)￠（m分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。

其矩阵形式为： x =AF + e . 其中： x=,A=,F=,e= 这里，（1）m ￡ p; (2)Cov(F,e)=0，即F和e是不相关的；（3）D(F) = Im ，即F1,F2，…，Fm不相关且方差均为1; D(e)=，即e1,e2，…，ep不相关，且方差不同。我们把F称为X的公共因子或潜因子，矩阵A称为因子载荷矩阵，e 称为X的特殊因子。

A = (aij),aij为因子载荷。数学上可以证明，因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数，反映了第i变量在第j因子上的重要性。

2. 模型的统计意义模型中F1,F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的含义，必须结合具体问题的实际意义而定。

e1,e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1,2，…，p)所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。模型中载荷矩阵A中的元素（aij）是为因子载荷。

因子载荷aij是xi与Fj的协方差，也是xi与Fj的相关系数，它表示xi依赖Fj的程度。可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权，aij的绝对值越大（|aij|￡1），表明xi与Fj的相依程度越大，或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。

为了得到因子分析结果的经济解释，因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要，即变量共同度和公共因子的方差贡献。因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2，称为变量xi的共同度。

它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献，反映了全部公共因子对变量xi的影响。hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1,F2，…，Fm的共同依赖程度大。

将因子载荷矩阵A的第j列（ j =1,2，…，m）的各元素的平方和记为gj2，称为公共因子Fj对x的方差贡献。gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1,2，…，p)所提供方差的总和，它是衡量公共因子相对重要性的指标。

gj2越大，表明公共因子Fj对x的贡献越大，或者说对x的影响和作用就越大。如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1,2，…，m)都计算出来，使其按照大小排序，就可以依此提炼出最有影响力的公共因子。

3. 因子旋转建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，以便对实际问题进行分析。如果求出主因子解后，各个主因子的典型代表变量不很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的主因子。

旋转的方法有很多，正交旋转（orthogonal rotation）和斜交旋转（oblique rotation）是因子旋转的两类方法。最常用的方法是最大方差正交旋转法（Varimax）。

进行因子旋转，就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使大的载荷更大，小的载荷更小。因子旋转过程中，如果因子对应轴相互正交，则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的，则称为斜交旋转。

常用的斜交旋转方法有Promax法等。 4.因子得分因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位，即进行综合评价。

例如地区经济发展的因子分析模型建立后，我们希望知道每个地区经济发展的情况，把区域经济划分归类，哪些地区发展较快，哪些中等发达，哪些较慢等。这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示，也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分。

设公共因子F由变量x表示的线性组合为： Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1,2，…，m 该式称为因子得分函数，由它来计算每个样品的公共因子得分。若取m=2，则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2，并将其在平面上做因子得分散点图，进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究。

但因子得分函数中方程的个数m小于。

4.怎样用excel进行多元回归分析

用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：

1、图表法：

选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。

选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。

注意显示出的R2值为R的平方，需要用SQRT（)函数，计算出R值。

2、函数法

若X值序列在A1:A100单元格，Y值序列在B1:B100单元格，

则线性公式的截距b

=INTERCEPT(B1:B100,A1:A100)

斜率k

=SLOPE(B1:B100,A1:A100)

logistic回归毕业论文

1.如何解读logistic回归分析

logistic回归主要用于危险因素探索。

因变量y为二分类或多分类变量，自变量既可以为分类变量，也可以为连续变量。回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。

它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。

2.如何将spss二元logistic回归数据整合到最终论文中

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。

还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。二值logistic回归：选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。

有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。

细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。

那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。

然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。

除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。

再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。

选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。

你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。

选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。

这个框框不是很重要，默认就可以了。点击继续。

然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp(B)的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。

如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。继续，确定。

然后，就会输出结果了。主要会输出六个表。

第一个表是模型系数综合检验表，要看他模型的p值是不是小于0.05，判断我们这个logistic回归方程有没有意义。第二个表示模型汇总表。

这个表里有两个R^2，叫做广义决定系数，也叫伪R^2，作用类似于线性回归里的决定系数，也是表示这个方程能够解释模型的百分之多少。由于计算方法不同，这两个广义决定系数的值往往不一样，但是出入并不会很大。

在下边的分类表则表述了模型的稳定性。这个表最后一行百分比校正下边的三个数据列出来在实际值为0或者1时，模型预测正确的百分比，以及模型总的预测正确率。

一般认为预测正确概率达到百分之五十就是良好（标准真够低的），当然正确率越高越好。在然后就是最重要的表了，方程中的变量表。

第一行那个B下边是每个变量的系数。第五行的p值会告诉你每个变量是否适合留在方程里。

如果有某个变量不适合，那就要从新去掉这个变量做回归。根据这个表就可以写出logistic方程了：P=Exp（常量+a1*变量1+a2*变量2.。

）

/(1+Exp（常量+a1*变量1+a2*变量2.。

））。

如果大家学过一点统计，那就应该对这个形式的方程不陌生。提供变量，它最后算出来会是一个介于0和1的数，也就是你的模型里设定的值比较大的情况发生的概率，比如你想推算会不会治愈，你设0治愈，1为没有治愈。

那你的模型算出来就是没有治愈的概率。如果你想直接计算治愈的概率，那就需要更改一下设定，用1去代表治愈。

此外倒数后两列有一个EXP(B)，也就是OR值，哦，这个可不是或者的意思，OR值是优势比。在线性回归里边我们用标准化系数来对比两个自变量对于因变量的影响力的强弱，在logistic回归里边我们用优势比来比较不同的情况对于因变量的影响。

举个例子。比如我想看性别对于某种病是否好转的影响，假设0代表女，1代表男，0代表不好转，1代表好转。

发现这个变量的OR值为2.9，那么也就是说男人的好转的可能是女人好转的2.9倍。注意，这里都是以数值较大的那个情况为基准的。

而且OR值可以直接给出这个倍数。如果是0,1,2各代表一类情况的时候，那就是2是1的2.9倍，1是0的2.9倍，以此类推。

OR值对于方程没什么贡献，但是有助于直观的理解模型。

logistic回归毕业论文

关于多元回归分析毕业论文

1.求研究回归分析的论文,题目无所谓,本人现在只会用一点SAS,许

秩和比综合评价法及SAS运行程序摘要：简述秩和比综合评价法的原理及分析步骤，结合实例编制SAS运行程序，并对运行结果进行了分析。

关键词：秩和比；综合评价； SAS运行程序秩和比（Rank Sum Ration,RSR）统计方法是我国统计学家田凤调教授于1988年提出的一种新的综合评价方法〔1〕，该法在医疗卫生领域的多指标综合评价、统计预测预报、统计质量控制等方面已得到广泛的应用。秩和比指行（或列）秩次的平均值，是一个非参数统计量，具有0~1连续变量的特征。

近年来秩和比统计方法不断完善和充实。田凤调（1992,1997）〔2~4〕分别提出利用RSR确定权重系数的5种方法以及RSR进行伴有Y的因素分析方法。

李俊等（1994）〔5〕提出平均秩和比（）与秩和比标准差（SRSR）这两个指标，以便在多个评价对象和在较长时期间求得一个更加稳定的代表值，从而合理地反映出RSR的全貌。柳青和林爱华（1999）〔6〕探讨了RSR的分布理论及建立区间估计和假设检验方法，认为秩和的分布接近正态分布对秩和与秩和比可以应用正态分布理论作区间估计和假设检验。

戈早川和徐春华（1999）〔7〕提出了一种非整秩次秩和比法，用类似于线性插值的方式对指标值进行编铁，以改进RSR法编铁方法的不足，所编秩次与原指标值之间存在定量的线性对应关系，克服了RSR法秩次化时易损失原指标值定量信息的缺点。陈冠民等（2001）〔8〕利用SAS软件编制了秩和比综合评价法的SAS计算程序。

本研究主要阐述了秩和比综合评价法的原理及分析步骤，并结合实例介绍该法的SAS运行程序。 1 分析原理及步骤分析原理秩和比综合评价法基本原理是在一个n行m列矩阵中，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR；在此基础上，运用参数统计分析的概念与方法，研究RSR的分布；以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序，从而对评价对象作出综合评价。

分析步骤 ① 编秩：将n个评价对象的m个评价指标列成n行m列的原始数据表。编出每个指标各评价对象的秩，其中高优指标从小到大编秩，低优指标从大到小编秩，同一指标数据相同者编平均秩。

② 计算秩和比（RSR）：根据公式RSRi=1[]m・n∑m[]j=1Rij计算，式中i=1,2，…，n;j=1,2，…，m;Rij为第i行第j列元素的秩。当各评价指标的权重不同时，计算加权秩和比（WRSR），其计算公式为WRSRi=1[]n∑m[]j=1WjRij, Wj为第j个评价指标的权重，∑Wj=1。

③ 计算概率单位（Probit）：编制RSR（或WRSR）频率分布表，列出各组频数f，计算各组累计频数∑f；确定各组RSR（或WRSR）的秩次范围R和平均秩次；计算累计频率p=AR/n；将百分率p转换为概率单位Probit,Probit为百分率p对应的标准正态离差u加5。 ④ 计算直线回归方程：以累计频率所对应的概率单位Probit为自变量，以RSR（或WRSR）值为因变量，计算直线回归方程，即RSR(WRSR)=a+b*Probit。

⑤ 分档排序：根据RSR（或WRSR）值对评价对象进行分档排序。常用分档情况下的百分数Px临界值及其对应的概率单位Probit值见文献〔9〕。

依据各分档情况下概率单位Probit值，按照回归方程推算所对应的RSR（或WRSR）估计值对评价对象进行分档排序。具体的分档数根据实际情况决定。

2 秩和比SAS运行程序应用实例某市人民医院1983~1992年工作质量统计指标及权重系数见表1〔7〕。表1 统计指标及权重系数（略）注：X1=治愈率，X2=病死率，X3=周转率，X4=平均病床工作日，X5=病床使用率，X6=平均住院日；X2及X6为低优指标，其余为高优指标。

SAS运行程序计算秩和比（RSR）的SAS语句 data a; n=10; m=6; input year $ X1-X6 @@; cards; proc rank out=b1; var X1 X3X5; ranks RX1 RX3RX5; proc rank descending out=b2; var X2 X6; ranks RX2 RX6; data b; merge b1 b2; RSR=sum(of RX1RX6)/(n*m); proc print; var year RX1RX6 RSR; run；计算加权秩和比（WRSR）的SAS语句 data c; set b;WR1=RX1*0.093; WR2=RX2*0.418; WR3=RX3*0.132; WR4=RX4*0.100; WR5=RX5*0.098; WR6=RX6*0.159; WRSR=sum(of WR1WR6)/n; proc sort; by WRSR; proc rank out=d; var WRSR; ranks ; proc print; var year WR1WR6 WRSR; run；计算概率单位Probit的SAS语句 data e; set d; p=/n; if =10 then do;p=1-1/(4*n); end; probit=PROBIT(p)+5; proc print; var year WRSR p probit; run; 224 计算回归方程的SAS语句 proc reg data=e; model WRSR=probit; plot WRSR*probit; run; 225 分档排序及各类间差异比较的SAS语句 data f; set e; if WRSR0.37767 then type="T1"; if 0.66581WRSR=0.37767 then type="T2"; if WRSR=0.66581 then type="T3"; proc print; var year probit WRSR type; proc anova; class type; model WRSR=type; means type/SNK hovtest; run; SAS运行程序说明及结果分析编秩及计算秩和比（RSR）高优指标从小到大编秩，低优指标从大到小编秩，同一指标数据相同者编平均秩。SAS软件默认升序排列。

通过merge语句将高优指标和低优指标的数据集合并。表2 各指标的秩与秩和比（略）加权秩和比（WRSR）根据各评价指。

2.多元回归分析的应用

原发布者：男苏锦荣

3.回归分析的基本过程及其应用意义

回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。

回归分析是建立因变量Y（或称依变量，反应变量）与自变量X（或称独变量，解释变量）之间关系的模型。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。对具有相关关系的现象，择一适当的数学关系式，用以说明一个或一组变量变动时，另一变量或一组变量平均变动的情况，这种关系式称为回归方程。

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。

关于多元回归分析毕业论文

毕业论文数据库分析

1.中国知网的论文检测数据库包括哪些,谢谢

尊敬的笔者你好，非常荣幸可以回答你的问题，目前知网的检测数据库包括：中国学术期刊网络出版总库；中国博士学位论文全文数据库；中国优秀硕士学位论文全文数据库；中国重要会议论文数据库；中国重要报纸全文数据库；中国专利全文数据库；互联网资源（包含贴吧等论坛资源）；英文数据库（涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库；港澳台学术文献库；优先出版文献库；互联网文档资源；图书资源；学术论文联合对比库；CNKI大成编客-原创作品库；个人对比库。

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2.如何对一份数据进行分析论文知乎

汇调研（专业的第三方市场调研服务提供商）

先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。

一份好的分析报告，有以下一些要点：

首先，要有一个好的框架

跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；

第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确

如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；

第三，分析结论不要太多要精

如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0;

第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程

不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；

第五，好的分析要有很强的可读性

这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；

第六，数据分析报告尽量图表化

这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；

第七，好的分析报告一定要有逻辑性

通常要遵照：1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也

3.计算机毕业论文浅谈数据库的查询优化方法分析

随着计算机应用的深入，计算机技术的成熟，各种应用软件的普及，应用数据也随着日常工作而迅速增长，作为数据仓库的数据库的重要性也日益显著。

数据库系统作为管理信息系统的核心，各种基于数据库的联机事务处理以及联机分析处理正慢慢的转变成为计算机应用的最为重要的部分，根据以往大量的应用实例来看，在数据库的各种操作中，查询操作所占的比重最大，而在查询操作中基于SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。如果在使用中采用了优秀的查询策略，往往可以降低查询的时间，提高查询的效率，由此可见查询优化在数据库中的重要性。本文就数据库查询优化中的策略进行介绍及探索。

数据库的查询优化方法不仅仅是索引和SQL语句的优化，其他方法的合理使用同样也能很好的对数据库查询功能起到优化作用。我们就来列举几种简单实用的方法。

1 避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。

2 避免相关子查询如果在主查询和WHERE子句中的查询中同时出现了一个列的标签，这样就会使主查询的列值改变后，子查询也必须重新进行一次查询。医疗分类信息因为查询的嵌套层次越多，查询的效率就会降低，所以我们应当避免子查询。如果无法避免，就要在查询的过程中过滤掉尽可能多的。

3 创建使用临时表在表的一个子集进行排序并创建临时表，也能实现加速查询。在一些情况下这样可以避免多重排序操作。但所创建的临时表的行要比主表的行少，其物理顺序就是所要求的顺序，这样就减少了输入和输出，降低了查询的工作量，提高了效率，而且临时表的创建并不会反映主表的修改。

4 用排序来取代非顺序存取磁盘存取臂的来回移动使得非顺序磁盘存取变成了最慢的操作。但是在SQL语句中这个现象被隐藏了，这样就使得查询中进行了大量的非顺序页查询，降低了查询速度，对于这个现象还没有很好的解决方法，只能依赖于数据库的排序能力来替代非顺序的存取4 结论

对于数据库的优化，我们要抓住关键问题，提出改善查询效率，这样才能真正使数据库服务得到根本提高。本文在对数据库查询优化的方法上，进行了分析，提出了部分见解，有效的提高数据库查询效率。

4.数据库的毕业论文怎么做呀

和其他的论文差不多

1、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）。

2、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）；

3、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。

5、正文：专科毕业论文正文字数一般应在3000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。

6、谢辞：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。

7、参考文献：在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的专著、论文及其他资料，所列参考文献应按文中参考或引证的先后顺序排列。

8、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。

9、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。

毕业论文数据库分析

回归分析毕业论文

1.本科论文的数据分析怎么做

研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。

参考资料：/p/5

2.

随意点的，到网上多找资料，自己做。你要是真写不到，你提出了你的具体要求找人做，我朋友的论文是找【天下文库】做的，他都通过了，你也可以去咨询下。

怎么写开题报告呢？首先要把在准备工作当中搜集的资料整理出来，包括课题名称、课题内容、课题的理论依据、参加人员、组织安排和分工、大概需要的时间、经费的估算等等。

第一是标题的拟定。课题在准备工作中已经确立了，所以开题报告的标题是不成问题的，把你研究的课题直接写上就行了。比如我曾指导过一组同学对伦教的文化诸如“伦教糕”、伦教木工机械、伦教文物等进行研究，拟定的标题就是“伦教文化研究”。第二就是内容的撰写。开题报告的主要内容包括以下几个部分：一、课题研究的背景。所谓课题背景，主要指的是为什么要对这个课题进行研究，所以有的课题干脆把这一部分称为“问题的提出”，意思就是说为什么要提出这个问题，或者说提出这个课题。比如我曾指导的一个课题“伦教文化研究”，背景说明部分里就是说在改革开放的浪潮中，伦教作为珠江三角洲一角，在经济迅速发展的同时，她的文化发展怎么样，有哪些成就，对居民有什么影响，有哪些还要改进的。当然背景所叙述的内容还有很多，既可以是社会背景，也可以是自然背景。关键在于我们所确定的课题是什么。二、课题研究的内容。课题研究的内容，顾名思义，就是我们的课题要研究的是什么。比如我校黄姝老师的指导的课题“佛山新八景”，课题研究的内容就是：“以佛山新八景为重点，考察佛山历史文化沉淀的昨天、今天、明天，结合佛山经济发展的趋势，拟定开发具有新佛山、新八景、新气象的文化旅游的可行性报告及开发方案。”