线性回归模型预测人口

第三章 多元线性回归模型

基本概念

(1)多元线性回归模型； (2)偏回归系数；

(3)正规方程组； (4)调整的多元可决系数； (5)多重共线性； (6)假设检验； 练习题

1. 多元线性回归模型的基本假设是什么?试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性

的过程中，哪些基本假设起了作用?

2．在多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同?在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用?

3．为什么说对模型参数施加约束条件后，其回归的残差平方和一定不比未施加约束的残差平方和小?在什么样的条件下，受约束回归与无约束回归的结果相同?

X1X2X34．在一项调查大学生一学期平均成绩(Y)与每周在学习(与其他各种活动(

X4)、睡觉()、 娱乐()

)所用时间的关系的研究中，建立如下回归模型：

Y??0??1X1??2X2??3X3??4X4?u

如果这些活动所用时间的总和为一周的总小时数168。问：保持其他变量不变，而改变其中一个变量的说法是否有意义?该模型是否有违背基本假设的情况? 如何修改此模型以使其更加合理?

5.表3-1给出三变量模型的回归结果。

第三章 多元线性回归模型

基本概念

(1)多元线性回归模型； (2)偏回归系数；

(3)正规方程组； (4)调整的多元可决系数； (5)多重共线性； (6)假设检验； 练习题

1. 多元线性回归模型的基本假设是什么?试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性

的过程中，哪些基本假设起了作用?

2．在多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同?在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用?

3．为什么说对模型参数施加约束条件后，其回归的残差平方和一定不比未施加约束的残差平方和小?在什么样的条件下，受约束回归与无约束回归的结果相同?

X1X2X34．在一项调查大学生一学期平均成绩(Y)与每周在学习(与其他各种活动(

X4)、睡觉()、 娱乐()

)所用时间的关系的研究中，建立如下回归模型：

Y??0??1X1??2X2??3X3??4X4?u

如果这些活动所用时间的总和为一周的总小时数168。问：保持其他变量不变，而改变其中一个变量的说法是否有意义?该模型是否有违背基本假设的情况? 如何修改此模型以使其更加合理?

5.表3-1给出三变量模型的回归结果。

第二章 经典线性回归模型：双变量线性回归模型 回归分析概述 双变量线性回归模型的参数估计 双变量线性回归模型的假设检验 双变量线性回归模型的预测 实例

引子: 中国旅游业总收入将超过3000亿美 元吗？从2004中国国际旅游交易会上获悉，到2020年，中国旅游 业总收入将超过3000亿美元，相当于国内生产总值的8% 至11%。(资料来源：国际金融报2004年11月25日第二版) ◆是什么决定性的因素能使中国旅游业总收入到2020年达到 3000亿美元？ ◆旅游业的发展与这种决定性因素的数量关系究竟是什么？

◆怎样具体测定旅游业发展与这种决定性因素的数量关系?

一、回归与相关(对统计学的回顾)

1. 经济变量间的相互关系◆确定性的函数关系

Y f (X )

◆不确定性的统计关系—相关关系

Y f (X ) ◆没有关系

(ε为随机变量)

2.相关关系◆ 相关关系的描述 相关关系最直观的描述方式——坐标图(散布图)

Y

X

◆相关关系的类型 ● 从涉及的变量数量看简单相关 多重相关(复相关)

● 从变量相关关系的表现形式看线性相关——散布图接近一条直线 非线性相关——散布图接近一条曲线

● 从变量相关关系变化的方向看

研究在线性关系相关性条件下，两个或者两个以上自变量对一个因变量，为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。多元线性回归模型是一元线性回归模型的扩展，其基本原理与一元线性回归模型类似，只是在计算上为复杂需借助计算机来完成。

计算公式如下：

设随机y与一般变量x1,x2,?xk的线性回归模型为：

y??0??1x1??2x2??kxk??

其中?0,?1,??k是k?1个未知参数，?0称为回归常数，?1,??k称为回归系数；

y称为被解释变量；x1,x2,?xk是k个可以精确可控制的一般变量，称为解释变量。

当p?1时，上式即为一元线性回归模型，k?2时，上式就叫做多元形多元回归模型。?是随机误差，与一元线性回归一样，通常假设

?E(?)?0?2 var(?)???同样，多元线性总体回归方程为y??0??1x1??2x2????kxk

系数?1表示在其他自变量不变的情况下，自变量x1变动到一个单位时引起的因变量y的平均单位。其他回归系数的含义相似，从集合意义上来说，多元回归是多维空间上的一个平面。

????x???x?????x ???多元线性样本回归方程为：y01122kk

多元线性回归方程中回归系数的估计同样可以采

实验3 多元线性回归模型

一、实验名称：多元线性回归模型.

二、实验目的：掌握多元线性回归模型的建模方法，并会利用Matlab作统计分析与检验. 三、实验题目：设某公司生产的商品在市场的销售价格为x1（元/件）、用于商品的广告费用为x2（万元）、销售量为y（万件）的连续12个月的统计数据如表.

月份 1

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

销售价格x1

100 90 80 70 70 70 70 65 60 60 55 50

广告费用x2

5.50 6.30 7.20 7.00 6.30 7.35 5.60 7.15 7.50 6.90 7.15 6.50

销售量y 55 70 90 100 90 105 80 110 125 115 130 130

四、实验要求：

1、建立销售量y关于销售价格x1和广告费用x2的多元线性回归模型.

1、绘制散点图，可以直观地看出y与x1,x2分别呈线性关系，所以采用多元线性回归模型：y=β0+β1*x1+β2*x2+ε 源程序： clear

x1=[100;90;80;70;70;70;70;65;60;60;55;50];

x2=[5.50;6.30;7.20;7.00;6.30;7.35;5.60;7.15;7.50

人口预测模型

想要预测未来某一年的人口数量，我们要建立人口增长模型，人口增长模型常见的有以下几种： 1)马尔萨斯(Malthus)模型——指数模型 已知单位时间内人口增长率为r。

设t时刻时人口数为x(t),则?t时间内增长的人口数为： x(t??t)?x(t)?rx(t)?t?当?t?0时，得微分方程

x(t??t)?x(t)?rx(t)

?tdx?rx,x(0)?x0 dt求解得

待求参数x0,r.

2) 罗杰斯特(Logistic)模型-阻滞型人口模型

已知环境能容纳的最大人口数为xm，人口净增长率随人口数量的增加而线性减少，即

x(t)?x0ert

r(t)?r(1?x) xm设t时刻时人口数为x(t)，由此建立为微分方程：

dxx?rx(1?),x(0)?x0 dtxm求解得

x(t)?

xmxm1?(?1)e?rtx0

待求参数x0,xm,r. 举例说明：

下面是美国近两个世纪的人口统计数据（百万），试建立数学模型，预测2010年美国的人口数。 年份 人数 年份 人数 年份 人数 1790 3.9 1870 3

阻滞型模型下的对中国和滁州未来几年的人口预测,预测至2020年。

人口发展预测

数学模型的建立与解决

陈忠润 胡春霞 赵明明

2013/5/8

摘要：人口发展预测 中国和滁州未来8年人口 logistic模型 非线性曲线拟合

阻滞型模型下的对中国和滁州未来几年的人口预测,预测至2020年。

问题描述：

根据全国和滁州市相关人口统计数据，建立相应的人口发展模型，并预测未来八年（2013-2020年）内全国和滁州市人口的发展趋势，给出具体的预测值。 背景分析：

我国是世界第一人口大国，地球上每5个人中就有一个中国人。在20世纪的一段时间内，我国人口出现了过快增长。

认识人口数量的变化规律，建立人口模型，做出较准确的预报，是有效控制人口过快增长的前提。

根据现有的人口状况并考虑影响人口发展的各种因素，按照科学的方法，测算在未来某个时间的人口规模、水平和趋势，这就是人口预测。 假设与简化：

1、 当人口很小时，人口增长率与人口数量成正比或正相关；

2、 由于自然资源、条件环境等因素对人口的增长起着阻滞作用，人口增长到一

定数量后增长率会下降； 3、 阻滞作用会越来越大，增长率下降速率会越来越大；

4、 由于人类在与大自然相处的过程中并非被动生存，因此需假设自然条件和生

存资源对动物

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摘 要

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中非常重要的内容，它既是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面，又是能量管理系统的组成部分，也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容。

本文系统的介绍了配电网负荷预测的意义和研究现状，对现行的负荷预测方法进行了简单的总结，在综合介绍了负荷预测的分类、特点及其基本原理等的基础上，详细研究了线性回归模型在负荷预测中的应用，并对吉林白城地区进行了算例分析。

关键字：电力系统、短期负荷预测、线性回归

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ABSTRACT

Short-term load forecasting is very an important element in the scheduling of power system operation, it is both the important aspects to ensure safe and economic operation of power system and scientific management and scheduling of power grid, and an integral

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摘 要

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中非常重要的内容，它既是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面，又是能量管理系统的组成部分，也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容。

本文系统的介绍了配电网负荷预测的意义和研究现状，对现行的负荷预测方法进行了简单的总结，在综合介绍了负荷预测的分类、特点及其基本原理等的基础上，详细研究了线性回归模型在负荷预测中的应用，并对吉林白城地区进行了算例分析。

关键字：电力系统、短期负荷预测、线性回归

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ABSTRACT

Short-term load forecasting is very an important element in the scheduling of power system operation, it is both the important aspects to ensure safe and economic operation of power system and scientific management and scheduling of power grid, and an integral

数学建模

人口模型与预测

1 摘要

人口的增长问题早已引起当今世界的普遍关注，中国是世界上人口最多的国家，官方统计，目前中国人口已超过14亿，占世界的人口比重相当大，所以，中国的人口问题是十分突出的。本文建立两个模型，利用MATLAB软件进行简单的计算，做出人口图形，标出中国人口的实际统计数据，建立中国人口增长的数学模型，做出比较精确的人口增长模型，使我们能更直观的了解国内人口增长趋势。

2 模型的背景问题描述

问题的提出：下表列出了中国1982-1998年的人口统计数据，取1982年为起始年（t=0），N0=101654万人。

年 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 人口 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026 112704 114333 （万） 年 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 人口 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124810 （万）