回归分析结果怎么写在论文里

Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过Logistic回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。

Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。

1.Logistic回归的用法

一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。

2.用Logistic回归估计危险度

所谓相对危险度(risk

SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二） 2011-10-27 14:44

，最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。

接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上，结果分析如下所示： 结果分析1：

由于开始选择的是“逐步”法，逐步法是“向前”和“向后”的结合体，从结果可以看出，最先进入“线性回归模型”的是“price in thousands\ 建立了模型1，紧随其后的是“Wheelbase\ 建立了模型2，所以，模型中有此方法有个概率值，当小于等于0.05时，进入“线性回归模型”（最先进入模型的，相关性最强，关系最为密切）当大于等 0.1时，从“线性模型中”剔除

结果分析：

1：从“模型汇总”中可以看出，有两个模型，（模型1和模型2）从R2 拟合优度来看，模型2的拟合优度明显比模型1要好一些 （0.422>0.300）

2：从“Anova\可以看出“模型2”中的“回归平方和”为115.311，“残差平方和”为153.072，由于总平方和= 回归平方和+残差平方和，由于

Excel回归分析结果的详细阐释

利用Excel的数据分析进行回归，可以得到一系列的统计参量。下面以连续10年积雪深度和灌溉面积序列（图1）为例给予详细的说明。

图1 连续10年的最大积雪深度与灌溉面积（1971－1980）

回归结果摘要（Summary Output）如下（图2）：

图2 利用数据分析工具得到的回归结果

1

第一部分：回归统计表

这一部分给出了相关系数、测定系数、校正测定系数、标准误差和样本数目如下（表1）：

表1 回归统计表

逐行说明如下：

Multiple对应的数据是相关系数(correlation coefficient)，即R=0.989416。

R Square对应的数值为测定系数(determination coefficient)，或称拟合优度(goodness of fit)，它是相关系数的平方，即有R2=0.9894162=0.978944。

Adjusted对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient)，计算公式为

(n?1)(1?R2)Ra?1?

n?m?1式中n为样本数，m为变量数，R2为测定系数。对于本例，n=10，m=1，R2=0.978944，代入上

Excel回归分析结果的详细阐释

利用Excel的数据分析进行回归，可以得到一系列的统计参量。下面以连续10年积雪深度和灌溉面积序列（图1）为例给予详细的说明。

图1 连续10年的最大积雪深度与灌溉面积（1971－1980）

回归结果摘要（Summary Output）如下（图2）：

图2 利用数据分析工具得到的回归结果

1

第一部分：回归统计表

这一部分给出了相关系数、测定系数、校正测定系数、标准误差和样本数目如下（表1）：

表1 回归统计表

逐行说明如下：

Multiple对应的数据是相关系数(correlation coefficient)，即R=0.989416。

R Square对应的数值为测定系数(determination coefficient)，或称拟合优度(goodness of fit)，它是相关系数的平方，即有R2=0.9894162=0.978944。

Adjusted对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient)，计算公式为

(n?1)(1?R2)Ra?1?

n?m?1式中n为样本数，m为变量数，R2为测定系数。对于本例，n=10，m=1，R2=0.978944，代入上

应用回归分析 课程 论文

一、引言

最近几年全国各地的商品.房价格一路攀升，成为了当前经济生活中的一个热点问题，所以我决定用多元线性回归分析来了解楼房价格。楼房作为一种特殊的商品，在市场上受价值规律影响，其价格主要由商品房本身的价值决定，且价格围绕价值上下波动；当商品房供给大于需求时，其价格下降，反之其价格攀升，这是以简单价值规律的视角得出的结论．一般

来说，一个地区的商品房价格是由需求、供给等因素来决定的，但在如今现代社会，商品房的价格还会受到债券及股票等金融资产等因素的影响，从而影响需求关系．但是，目前的房地产市场似乎没有遵循价值规律，不论供求关系以及其商品房价值本身如何，房价的变化让普通人难以琢磨．不少专家发表文章称，房地产市场是国家经济走势的晴雨表，是宏观经济疲软或者坚挺的重要标志，这充分说明了房地产市场在国家经济生活中的重要性．

我选择了6种可能对商品房价影响的因素（商品房竣工面积、商品房销售面积、年平均股指、建筑业贷款、个人住房公积金贷款利率和商业贷款），利用多元线性回归分析建立数学模型，得出模型，从而更实际科学的了解房价。

全国房价现状

1 商品房和商品住宅均价非常明显的上涨．20010年1—10月，全国商品房和住宅

篇一：校庆文章：在收获的季节里凝望(张巧燕)

在收获的季节里凝望

张巧燕

我喜欢白银区第七小学 ，这是我为之工作、奋斗了23年的地方。 当清晨的曙光划破深蓝色的天幕，当清脆的音乐响彻幽静的校园，当听到莘莘学子那朗朗的读书声，我们的校园显得那么的明净而安详，纯洁而爽朗，此时，心就格外清静，眼就格外明澈，思想就格外晓畅。是啊！区七小又迎来了崭新的一天，生机勃勃，美丽多姿……

校园的干净路面，校园的书气墨香，校园的和谐氛围，校园的灵气飞舞，所有这一切随着绚烂的朝霞升起，这一切平凡的景致，无不显示出区七小的绰约丰姿，内敛而热情，智慧而秀美。

作为区七小的一名教师，此时此刻，一种为校园美景而感到自豪与骄傲的激情油然而生。区七小的领导和师生们孕育了美丽的校园，你看那四季如画的小香山，平整宽阔的操场，景色各异的花园，无不展示着区七小独特的风采。区七小的孩子们，沐浴着花香走进校园，在林荫下读书，在花园边嬉戏，在小香山采集标本……是啊，五十年啊，五十年的风雨征程，五十年的励精图治，五十年荣辱与共，区七小校园那“独特”的魅力，还是那样的包罗万象，深远而流长，天文在此闪烁，地理在此伸展，历史在此淀积，人格在此升华，棋琴书画在此生生不息，代代传承。我们翘首盼望着区七小五十周年

楚雄师范学院 数学系 09级01班 韩金伟 学号：20091021135

2011—2012学年第二学期《数据分析》期末论文

题 目 影响成品钢材需求量的回归分析

姓 名 韩 金 伟

学 号 20091021135

系（院） 数 学 系

专 业 数学与应用数学

2012年 6 月 19

0

日

题目：影响成品钢材需求量的回归分析

摘要：随着社会经济的不断发展，科学技术的不断进步，统计方法越来越成为人们必不

可收的工具盒手段。应用回归分析是其中的一个重要分支，本着国家经济水平的不断提高，我们采用回归分析的方法对我国成品钢材的需求量进行分析应用。为了使分析的模型具有社会实际意义，我们引用了1980——1998年的成品钢材、原油、生铁、原煤、发电量、铁路货运量、固定资产投资额、居民消费、政府消

回归分析 1）：变量选择与逐步回归 stepwise(X,y)

stepwise(X,y,inmodel,penter,premove) 课本P317

输入x为候选变量集合的n*k数据矩阵(n是数据容量,k是变量数目),y为因变量数据向量(n维),inmodel是初始模型中包括的候选变量集合的指标(矩阵x的列序数,

默认时设定为全部候选变量),penter是引入变量的显著性水平(默认时庙宇为0.05),premove是剔除变量的显著性水平(默认时设定为0.10)

调查了12名6到12岁正常儿童的体重,身高和年龄,如表,建立回归模型用于 预测从身高和年龄儿童的体重

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 y/kg 27.1 30.2 24.0 33.4 24.9 24.3 30.9 27.8 29.4 24.8 36.5 29.1 x1/m 1.34 1.49 1.14 1.57 1.19 1.17 1.39 1.21 1.26 1.06 1.64 1.44 x2/

责任与爱的呼唤

——写在奥深集团回归监利创业时

■万东方

“投资40亿元的华中国际玻铝产业园在监利县经济开发区破土动工。该项目集铝材、玻璃深加工和物流批发于一体，拟建成华中最大的玻铝深加工全产业链工业园区。”7月9日《湖北日报》的报道带给世人惊喜。

除了惊喜，更有温暖和感动。当天下午的开发区座谈会上，乡亲们则用浓浓的乡音建言献策，表达对奥深集团回归创业的支持。 报道还说：“ 监利是全国闻名的‘玻铝之乡’，外出打工农民从划玻璃做门窗起家，逐渐形成数十万人的‘玻铝大军’，遍布全国各地。监利县近年大力发展回归经济，引导玻铝老板回乡创业。”其实，监利“玻铝大军”何止遍布全国各地，在东南亚，甚至远在非洲的马达加斯加，都有监利人创业的身影。

6月30日，对于监利来说，是值得铭记的一天，也注定是载入发展史册的一天。

这一天，在这个传统农业大县，以全国性创新发展示范基地为起点的华中国际玻铝产业园破土动工，开启了引领玻铝深加工产业转型升级的新的航程。这是监利县委、县政府高瞻远瞩，着力发展地方特色经济，积极引导广大玻铝客商搭建二次创业平台所结下的硕果，也是监利改变玻铝创业价值“外在化”，实现玻铝产业“家”“业”相连的重要举措。

彩旗猎猎，龙狮竞舞，人群鼎

应用线性回归课后作业

姓名：xxx

学号：xxxxxxxxx 年级：2013级

指导老师：xxx

第2章

2.14为了调查某广告对销售收入的影响，某商店记录了5个月的销

售收入y（万元）和广告费用x（万元），数据如表2-6所示 月份 x y 1 1 10 2 2 10 3 3 20 4 4 20 5 5 40 （表2-6） （1） 画散点图：

解：

> x <- c(1,2,3,4,5)

> y <- c(10,10,20,20,40) > plot(x,y)

101152025y30354023x45

（2）x与y之间是否大致呈线性关系：

解：

由上题的散点图可以看出五个点基本在一条直线附近，因此可以看出x与y之间大致呈线性关系

（3）用最小二乘估计求出回归方程：

解：R语言程序如下

> mystat1 <- data.frame(x,y) > mystat1 x y 1 1 10 2 2 10 3 3 20 4 4 20 5 5 40

> regress1 <- lm(y~x,data=mystat1) > summary(regress1)

Call:

lm(formula = y ~ x, data = mystat1)

Resid