基于回歸分析的人口預(yù)測(cè).doc

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1、統(tǒng)計(jì)系課程實(shí)驗(yàn)論文基于回歸分析的人口數(shù)量預(yù)測(cè)學(xué)號(hào)：2014962005姓名：李洋年級(jí)：2014級(jí)專(zhuān)業(yè)：統(tǒng)計(jì)學(xué)課程：回歸分析指導(dǎo)教師：姜喜春完成日期：2016年6月19日目錄摘要I前言1第1章一元線性回歸21.1指標(biāo)的選擇21.2樣本確定21.3一元回歸分析31.3.1繪制總?cè)丝谂c糧食產(chǎn)量的散點(diǎn)圖31.3.2設(shè)定理論模型41.3.3回歸診斷4第2章多元線性回歸52.1數(shù)據(jù)中心化標(biāo)準(zhǔn)化52.2多元回歸模型建立52.3逐步回歸法62.4多重共線性72.3.1多重共線性檢測(cè)82.4主成分分析92.4.1主成分分析模型建立9第3章非線性模型113.1曲線回歸113.1.1曲線擬合1

2、13.2Logistic模型13結(jié)論15參考文獻(xiàn)16理學(xué)院統(tǒng)計(jì)系課程實(shí)驗(yàn)論文摘要回歸分析法是在掌握大量觀察數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)表達(dá)式（稱(chēng)回歸方程式）。同時(shí)依據(jù)事物發(fā)展變化的因果關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)事物未來(lái)的發(fā)展走勢(shì)，它是研究變量間相互關(guān)系的一種定量預(yù)測(cè)方法，又稱(chēng)回歸模型預(yù)測(cè)法或因果法，應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、科技預(yù)測(cè)和企業(yè)人力資源的預(yù)測(cè)等。回歸分析可以說(shuō)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中內(nèi)容最豐富、應(yīng)用最廣泛的分支。這一點(diǎn)幾乎不帶夸張。包括最簡(jiǎn)單的t檢驗(yàn)、方差分析也都可以歸到線性回歸的類(lèi)別。而卡方檢驗(yàn)也完全可以用logistic回歸代替。眾多回歸的名稱(chēng)張口即來(lái)的就有一

3、大片，線性回歸、logistic回歸、cox回歸、poission回歸、probit回歸等等。關(guān)鍵詞：線性回歸；非線性回歸；logistic回歸I理學(xué)院統(tǒng)計(jì)系課程實(shí)驗(yàn)論文前言最早的形式回歸的方法是最小二乘法，這是在1805年出版的勒讓德，和高斯在1809年。勒讓德和高斯都采用的方法確定的問(wèn)題，從天文觀測(cè)，有關(guān)Sun的機(jī)構(gòu)（主要是彗星，但后來(lái)也新發(fā)現(xiàn)的小行星）的軌道。1821年，高斯發(fā)表最小二乘法理論的進(jìn)一步發(fā)展，在包括高斯-馬爾可夫定理的一個(gè)版本。弗朗西斯·高爾頓在十九世紀(jì)的“回歸”是杜撰來(lái)描述一種生物現(xiàn)象。這種現(xiàn)象是高度高大的祖先的后代往往倒退下來(lái)，對(duì)一個(gè)正常的平均水平

4、（這種現(xiàn)象也被稱(chēng)為向均值回歸）。對(duì)高爾頓，，回歸只有這個(gè)生物意義，Udny圣誕節(jié)和皮爾遜但他的工作，后來(lái)擴(kuò)展到更一般的統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)。在圣誕節(jié)和Pearson，工作的響應(yīng)和解釋變量的聯(lián)合分布被假定為高斯。這個(gè)假設(shè)RA費(fèi)舍爾在1922年和1925年，他的作品被削弱。費(fèi)舍爾認(rèn)為的響應(yīng)變量的條件分布為高斯分布，但聯(lián)合分布不一定要。在這方面，費(fèi)舍爾的假設(shè)是高斯1821年制定的。在20世紀(jì)50年代和20世紀(jì)60年代，經(jīng)濟(jì)學(xué)家舊機(jī)電臺(tái)計(jì)算器，計(jì)算回歸。1970年以前，有時(shí)長(zhǎng)達(dá)24小時(shí)接收從一個(gè)回歸的結(jié)果。回歸方法繼續(xù)是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在最近的幾十年中，新的方法已經(jīng)制定了穩(wěn)健回歸，回歸

5、涉及的相關(guān)反應(yīng)，如時(shí)間序列曲線和增長(zhǎng)曲線，回歸的預(yù)測(cè)或響應(yīng)變量的曲線，圖片，圖表或其他復(fù)雜的數(shù)據(jù)對(duì)象，容納不同的回歸方法丟失的數(shù)據(jù)，非參數(shù)回歸，貝葉斯方法進(jìn)行回歸，回歸的預(yù)測(cè)變量的測(cè)量誤差，預(yù)測(cè)變量的觀測(cè)回歸，回歸和因果關(guān)系的推論與類(lèi)型。17理學(xué)院統(tǒng)計(jì)系課程實(shí)驗(yàn)論文第1章一元線性回歸1.1指標(biāo)的選擇影響人口增長(zhǎng)的主要因素經(jīng)濟(jì)因素，經(jīng)濟(jì)因素對(duì)人口自然增長(zhǎng)的作用主要表現(xiàn)在它決定了人口的增殖條件和生存條件，通過(guò)改變?nèi)丝诘某錾屎退劳雎蕘?lái)影響人口的自然增率。一般情況下，當(dāng)人口數(shù)量不能滿(mǎn)足經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力的需求時(shí)，人口自身的再生產(chǎn)必將會(huì)刺激；當(dāng)人口數(shù)量超越了經(jīng)濟(jì)發(fā)展所能提供的消費(fèi)總

6、數(shù)后，人口自身的再生產(chǎn)必將受到遏制。在現(xiàn)代生產(chǎn)力水平下，人口的自然增長(zhǎng)率往往隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高而下降。經(jīng)濟(jì)因素對(duì)人口機(jī)械增長(zhǎng)也有重要影響。通常情況下，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)或發(fā)展速度較快的地區(qū)，對(duì)人口具有一種吸引力和凝聚力，人口機(jī)械增長(zhǎng)為正值；相反，經(jīng)濟(jì)落后或經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度緩慢的地區(qū)，對(duì)人口會(huì)產(chǎn)生一種排斥力和離散力，人口機(jī)械增長(zhǎng)一般為負(fù)值。與此同時(shí)糧食產(chǎn)量、出生率、死亡率，也是影響人口增長(zhǎng)的因素。符號(hào)說(shuō)明：用、、、表示糧食產(chǎn)量、GDP、出生率、死亡率。表示總?cè)丝凇?.2樣本確定通過(guò)查閱中國(guó)政府網(wǎng)，得到了1980年到2014年各因素的數(shù)據(jù)。表1-1樣本數(shù)據(jù)年份糧食產(chǎn)量（萬(wàn)噸）GDP(億元)

7、出生率（%）死亡率（%）總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人）201460702.61635910.212.377.16136782201360193.84588018.812.087.16136072201258957.9753412312.17.15135404201157120.85484123.511.937.14134735201054647.7140890311.97.11134091200953082.08345629.211.957.08133450200852870.92316751.712.147.0613280220075016