回归分析在实际问题中的应用开题报告

1. 研究目的与意义

一．研究背景

回归分析指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，从而得出反映事物内部规律的东西，确定因变量与某些自变量的相关东西，建立一个相关性较好的回归方程并加以外推，用来预测今后的因变量的变化的数理统计分析方法。在回归分析中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计，这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定x值的y的条件均值是x的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定x的条件下y的条件分布的分位数作为x的线性函数表示。

二．研究目的

线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和x的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的x值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。

2. 研究内容和预期目标

本课题的主要研究内容是：

1、广泛查阅相关文献资料，充分了解回归分析在实际生活中的应用的问题背景；

2、根据研究问题的性质、要求建立回归模型；

3. 研究的方法与步骤

研究方法：文献研究法、层次分析法、案例分析法、一般数学方法等

研究步骤：

1、查阅与本课题有关的专业理论，以及他人在本课题研究方面已取得的成果，充分了解回归分析背景后列举若干实例。

4. 参考文献

[1] 李晓莉，张雅文.概率论与数理统计.第1版.北京：高等教育出版社，2014

[2] 盛骤，谢式千，潘承毅.概率论与数理统计.第4版.北京：高等教育出版社，2010

[3] 陈乃辉.统计回归分析--回归方程引论.第1版.北京：科学出版社，2012

5. 计划与进度安排

1、2022年2月24日-3月1日听取指导教师讲授所选论文的情况和要求。2、2022年2月24日-3月8日撰写开题报告，指导老师审核后提交。3、2022年3月19日-5月31日搜集论文所需资料，撰写毕业论文。4、2022年4月13日-4月26日汇报课题进展情况，回答教师提问。5、2022年5月4日-5月17日材料补充,完成论文初稿。6、2022年5月18日-5月31日听取导师意见定稿，论文修改充实直至定稿。7、2022年5月25日-6月7日等待论文评阅。8、2022年6月1日-6月14日参加论文答辩。