研究生课程（论文类）试题
2014 / 2015 学年第二学期
课程名称：交通影响分析方法与应用
课程代码：13000294
论文题目：温州市铁路新客站站前区F-17b交通影响评价学生姓名：潘之健
专业﹑学号：交通运输工程142540881
学院：管理学院
交通影响评价研究范围示意图(现状用地、规划用地)
CJJ/T141—2010）》的规定，开发规模指标与启动阀值比交通评价年限为正常使用初年以及正常使用第5年。预计本地块于2016年底建成项目并将本项目交通影响评价的目标年定为2016年以及2020年。
根据交通小区划分原则，综合考虑研究区域中不同地块的土地使用性质、路网结构以及项目与周边区域的对外联系等多种因素，在规划路网格局的基础上，按下述方法来划分交通小区：）以四条路段围合成一个内部的交通小区；
）在研究区域外的路网境界各道口各为一个外部的虚拟小区。
13个内部的交通小区和7个外部的虚拟小区。交通小区
图2 交通小区划分示意图
2.4交通生成预测结果
根据以上预测方法和步骤，可得到2016年、2020年各交通小区背景交通生成量以及项目交通生成量，预测结果见表1。
表1 特征年年各交通小区高峰小时背景交通生成量表（单位：pcu/h）
2016年2020年小区编号O D 小区编号O D
001 165 306 001 186 345
101 266 305 101 301 344
102 13 26 102 15 30
103 29 12 103 33 13
104 47 71 104 53 80
105 12 25 105 14 28
106 236 118 106 267 133
107 366 513 107 414 580
108 102 51 108 115 58
110 54 81 109 61 92
111 101 83 110 115 94
112 233 116 111 263 132
201 78 39 112 88 44
202 640 254 201 723 287
203 1324 33 202 1496 37
204 493 1085 203 557 1226 205 369 443 204 417 500
206 373 450 205 421 509
207 381 1395 206 431 1576
图4 2020年各交通小区合成交通产生量和吸引量
交通分布预测
交通分布预测是根据各交通小区特征年交通发生（吸引）量，来确定各交通小区之间的段交通流量、
图5 2016年各交通小区合成期望线图
图6 2020年各交通小区合成期望线图
交通分配预测是将前面交通量分布预测得到的各特征年交通需求（OD分布矩阵）
交通网络上，来预测路网上各条道路的交通量，从而得到各特征年的路网饱和度等相关指标。各特征年的背景交通量及项目交通量叠加后的路段流量详见图7和8。
图8 2020年道路网路段合成流量图
地块开发完成并投入使用前后道路网流量情况、饱和度等的对比分析，得出项目建成后路网的通行能力、服务水平能够满足要求，基本可以实现项目产生交通量与周边道路交通量的协调
交通线、点的区位特点分析 交通线、点的区位特点分析 河北省卢龙县第一中学鲁爱华 交通运输的通达性主要体现在点、线、面的结合程度。发达国家交通运输网已相对完善，交通因素已不再是工业区位、商业选择的主要因素。现代交通运输方式决定了交通运输网中线、点的区位选择存在很大差异性，因此对交通线、点区位特点分析，不仅要明确其空间分布，还要体会五种运输方式各自的优缺点。 一、交通运输网中的线和点 按照现代五种运输方式，交通运输网的线可分为铁路运输线、公路运输线、内河水路线、航海线、航空运输线、管道运输线。交通运输网中的点主要指车站（火车、汽车）、港口（河港、海港）、航空港以及线所经过的城市等。点、线关系密切，点在线上，线的走向受点分布影响。交通线、点的共同的区位特点都是交通便利，便于货物的周转和集聚，便于地域性联系，物质与思想的交流。 管道运输是运具与线路合二为一的新型运输方式。运输物质主要是原油和成品油、天然气、煤浆以及其他矿浆，气体不挥发，液体不外流，损耗小，连续性强。与其他运输方式相比，管道运输具有单向流动的特点，一般情况下是由供给区到消费区的递减，该种运输方式应该属于资源的跨区域调配，从资源（石油、天然气）丰富区输往能源紧缺区（消费区），同时满足沿线点（城市）的需要。 二、交通运输线区位特点分析 交通线区位特点分析是考查影响交通运输网中线布局的区位因素。一要明确所给交通线所对应的交通运输方式，理解和体会该种运输方式所具有的特点；二要构建影响每一类交通线布局区位因素的分析模式；三是对照模式，联系实际，组织语言，形成文字。 1、影响铁路布局的区位因素分析 影响铁路布局的区位因素分析是高考考查的重点。自然因素包括位置、地形、河流、气候，如台湾“环形”铁路，海南岛“半环形”铁路，主要受地形影响；青藏高原上冻土层、云贵高原咯斯特地貌体现地质条件对工程建设影响；河流水深、流速、流量、泥沙淤积会影响截流架桥，当然会影响铁路进展；青藏高原高寒气候不利施工，东南沿海地区的台风、风暴和浓雾等都会成为铁路布局的不利因素。社会经济因素分析主要侧重三个方面：一是经济条件，看经济水平（人力、物力、财力保证，经济是否发达），看经济需要（主要是人口、工业和城市的分布所产生的物流、人流以及开发落后地区的经济需要）；二是科学技术支持，运输工具的大型化、高速化，经济联系扩大，克服自然条件不足，如青藏铁路建设克服冻土，包兰铁路上宁夏沙坡头草方格沙障固沙，不仅是人类智慧的结晶，更是科技
第八章 回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 8.1.1 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。 假设对于x 的n 个值i x ，得到 y 的n 个相应的值i y ，确定01ββ，的方法是根据最小二乘准则，要使 取最小值。利用极值必要条件令 01 0,0Q Q ββ??==??，求01ββ，的估计值01??ββ，，从而得到回归直线01 ??y x ββ=+。只不过这个过程可以由软件通过直线拟合完成，而无须进行繁杂的运算。
3.1.2 虚拟变量的应用 例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为： 123log log P Y βββ++logQ= 其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺） 横截面数据 P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入 经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 2 0.371R = （）（） （） 上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。 但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ： 01i D ?=?? 黑人家庭 白人家庭或其他家庭 模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ= 例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元） ①根据上述数据建立一元线性回归方程：
? 1.01610.09357y x =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。 01i D ?=?? 19791979i i <≥年 年 建立回归方程为： ?0.98550.06920.4945y x D =++ （）（） （） 20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F = 虽然上述两个模型都可通过显着性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。 3.5.4 岭回归的举例说明 企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。国际上比较流行并被实践所验证，比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度，具体方法如下： 假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面，那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量，以A1……Am 为自变量的回归分析，得出不同界面服务对总体A 的影响系数，从而确定各服务界面对A 的影响大小。 同样，A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响，那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数，由此确定A1界面中的重要因素。 通过两个层次的分析，我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度，同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小，由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等，从而起到事半功倍的作用。 例 3.5.4：对某地移动通信公司的服务满意度研究中，利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。 a. 直接进入法 显然，这种方法计算的结果中，C 界面不能通过显着性检验，直接利用分析结果是错误
4、回归分析方法应用实例 在制定运动员选材标准时，理论上要求先对不同年龄的运动员，各测试一个较大的样本，然后，计算出各年龄的平均数、标准差，再来制定标准。 但是，在实际工作中，有时某些年龄组不能测到较大的样本。这时能不能使用统计的方法，进行处理呢？ 我们遇到一个实例。测得45名11至18岁男田径运动员的立定三级跳远数据。其各年龄组人数分布如表一。由于受到许多客观因素的限制，一时无法再扩大样本，因此决定使用统计方法进行处理。 第一步，首先用原始数据做散点图，并通过添加趋势线，看数据的变化趋势是否符合随年龄增长而变化的趋势，决定能否使用回归方程制定标准。如果趋势线不符合随年龄增长而变化的趋势，或者相关程度很差就不能用了。 本例作出的散点图如图1，图上用一元回归方法添加趋势线，并计算出年龄和立定三级跳远的： 一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 相关系数 r＝0.7945（P<0.01） 由于从趋势线可以看出，立定三级跳远的成绩是随年龄增加而逐渐增加，符合青少年的发育特点。而且, 相关系数r＝0.7945，呈高度相关。因此，可以认为计算出的一元回归方程，反映了11至18岁男运动员年龄和立定三级跳远成绩的线性关系。决定用一元回归方程来制定各年龄组的标准。 第二步，用一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 推算出各年龄的立定三级跳远回归值，作为各年龄组的第2等标准。 第三步，用45人的立定三级跳远数据计算出标准差为：0.8271。由于在正态分布下，如把平均数作为标准约有50%的人可达到标准，用平均数-0.25标准差制定标准则约有60%的人可达到，用平均数+0.25、+0.52、+0.84标准差制定标准约有40%、30%、20%的人可达到标准。本例用各年龄组回归值-0.25标准差、+0.25标准差、+0.52标准差、+0.84标准差计算出1至5等标准如表2、图2。
你应该要掌握的7种回归分析方法 标签：机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类： 机器学习（5） 目录(?)[+]转载：原文链接：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/刘帝伟审校/刘翔宇、朱正贵责编/周建丁） 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；
2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。
交通运输的区位因素分析 江西省井冈山市宁冈中学（343600）龙吉忠 【方法归纳】 一、交通线的区位因素分析 交通线的建设一般投资大，主要考虑社会经济的需要（资源开发与调配、促进区域间的经济联系和科技文化交流、带动沿线地区经济发展、合理布局交通网、维护国家统一和民族团结，巩固国防等），自然因素（地质、地貌、气候、水文）影响线路的选择（趋利避害，减少工程量，如尽量选择平原或河谷地形，避开陡坡、断层、沼泽等不利地形）；科技是保障，可以克服不利的自然条件的制约。 微观选线方面，不同性质和等级的线路要求不同，要区别对待。如铁路、高速公路一般要求线路平直，而一般性公路可选择沿等高线延伸或走“之”字形爬坡；国道以直达运输为主，而地方性公路则要尽量多连接一些经济点。管道尽可能利用现有管道，充分考虑沿线油气供应地和消费市场，尽量避开山脉、河流等自然条件恶劣的地方。当然，方便快捷、少占好地、减少对居民区的不必要干扰是共同的原则。 应从“两头地域、沿线区域”建设的充分条件和必要条件来分析。从自然条件、政治效益、经济效益、技术条件等角度综合采点。如：分析青藏铁路建设的区位。①促进西藏少数民族地区的经济发展，维护边疆的稳定和安全。②完善全国铁路网，激活兰青线。③促进西藏的资源开发，特别是旅游资源的开发利用。④技术上克服了高寒、缺氧和冻土等难关。 二、交通点的区位因素分析 1、长途汽车站：一般建在市区边缘、城市交通干线附近或火车客运站附近。 2、港口：社会经济条件――经济腹地（服务范围）、城市依托，是影响港口兴衰的最主要因素；自然条件――航行、停泊、筑港条件，如水道的通畅、避风避浪的条件、近岸水深、陆地建筑条件、水源等。 3、航空港：占地广，要平坦开阔，利于跑道建设，以及飞机起飞有净空保证；坡度适当的地形，以利排水；良好的地质条件，保证地基稳定；机场建在与城市盛行风向垂直的郊外，跑道沿盛行风的方向修建，利于飞机逆风起降；雾和低云较少，大气能见度好；航空港噪音较大，与城市应有一定的距离，并有快速交通干线连接。
回归分析方法Newly compiled on November 23, 2020
第八章回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要
占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。
回归分析方法总结全面
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一、什么是回归分析 回归分析(Regression Analysis)是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法，其基本组成是一个（或一组）自变量与一个（或一组）因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系，即原因对结果的影响程度。 回归分析是指对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型(函数式)，来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。 二、回归分析的种类 1.按涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。 2.按回归方程的表现形式不同，可分为线性回归分析和非线性回归分析 若变量之间是线性相关关系，可通过建立直线方程来反映，这种分析叫线性回归分析。 若变量之间是非线性相关关系，可通过建立非线性回归方程来反映，这种分析叫非线性回归分析。 三、回归分析的主要内容 1.建立相关关系的数学表达式。依据现象之间的相关形态，建立适当的数学模型，通过数学模型来反映现象之间的相关关系，从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。 2.依据回归方程进行回归预测。由于回归方程反映了变量之间的一般性关系，因此当自变量发生变化时，可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。因变量的回归估计值，虽然不是一个必然的对应值(他可能和系统真值存在比较大的差距)，但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。 3.计算估计标准误差。通过估计标准误差这一指标，可以分析回归估计值与实际值之间的差异程度以及估计值的准确性和代表性，还可利用估计标准误差对因变量估计值进行在一定把握程度条件下的区间估计。 四、一元线性回归分析 1.一元线性回归分析的特点 1)两个变量不是对等关系，必须明确自变量和因变量。 2)如果x和y两个变量无明显因果关系，则存在着两个回归方程：一个是以x为自变量，y 为因变量建立的回归方程；另一个是以y为自变量，x为因变量建立的回归方程。若绘出图
一、什么是回归分析 回归分析(Regression Analysis)是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法，其基本组成是一个（或一组）自变量与一个（或一组）因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系，即原因对结果的影响程度。 回归分析是指对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型(函数式)，来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。 二、回归分析的种类 1.按涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。 2.按回归方程的表现形式不同，可分为线性回归分析和非线性回归分析 若变量之间是线性相关关系，可通过建立直线方程来反映，这种分析叫线性回归分析。 若变量之间是非线性相关关系，可通过建立非线性回归方程来反映，这种分析叫非线性回归分析。 三、回归分析的主要内容 1.建立相关关系的数学表达式。依据现象之间的相关形态，建立适当的数学模型，通过数学模型来反映现象之间的相关关系，从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。 2.依据回归方程进行回归预测。由于回归方程反映了变量之间的一般性关系，因此当自变量发生变化时，可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。因变量的回归估计值，虽然不是一个必然的对应值(他可能和系统真值存在比较大的差距)，但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。
多元线性回归分析 在数量分析中，经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系。要了解变量之间如何发生相互影响的，就需要利用相关分析和回归分析。回归分析的主要类型：一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析、曲线估计、时间序列的曲线估计、含虚拟自变量的回归分析以及逻辑回归分析等。 1.1 回归分析基本概念 相关分析和回归分析都是研究变量间关系的统计学课题。在应用中，两种分析方法经常相互结合和渗透，但它们研究的侧重点和应用面不同。 在回归分析中，变量y称为因变量，处于被解释的特殊地位；而在相关分析中，变量y与变量x处于平等的地位，研究变量y与变量x的密切程度和研究变量x与变量y的密切程度是一样的。 在回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量；而在相关分析中，变量x和变量y都是随机变量。 相关分析是测定变量之间的关系密切程度，所使用的工具是相关系数；而回归分析则是侧重于考察变量之间的数量变化规律，并通过一定的数学表达式来描述变量之间的关系，进而确定一个或者几个变量的变化对另一个特定变量的影响程度。 具体地说，回归分析主要解决以下几方面的问题。 （1）通过分析大量的样本数据，确定变量之间的数学关系式。
（2）对所确定的数学关系式的可信程度进行各种统计检验，并区分出对某一特定变量影响较为显著的变量和影响不显著的变量。 （3）利用所确定的数学关系式，根据一个或几个变量的值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确度。 作为处理变量之间关系的一种统计方法和技术，回归分析的基本思想和方法以及“回归（Regression）”名称的由来都要归功于英国统计学F·Galton（1822～1911）。 在实际中，根据变量的个数、变量的类型以及变量之间的相关关系，回归分析通常分为一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析、曲线估计、时间序列的曲线估计、含虚拟自变量的回归分析和逻辑回归分析等类型。 1.2 多元线性回归 1.2.1 多元线性回归的定义 一元线性回归分析是在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的条件下，分析某一个因素（自变量）是如何影响另一事物（因变量）的过程，所进行的分析是比较理想化的。其实，在现实社会生活中，任何一个事物（因变量）总是受到其他多种事物（多个自变量）的影响。 一元线性回归分析讨论的回归问题只涉及了一个自变量，但在实际问题中，影响因变量的因素往往有多个。例如，商品的需求除了受自身价格的影响外，还要受到消费者收入、其他商品的价格、消费者偏好等因素的影响；影响水果产量的外界因素有平均气温、平均日照
多元回归分析法的介绍及具体应用 在数量分析中，经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系。要了解变量之间如何发生相互影响的，就需要利用相关分析和回归分析。回归分析的主要类型：一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析、曲线估计、时间序列的曲线估计、含虚拟自变量的回归分析以及逻辑回归分析等。这里主要讲的是多元线性回归分析法。 1. 多元线性回归的定义 说到多元线性回归分析前，首先介绍下医院回归线性分析，一元线性回归分析是在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的条件下，分析某一个因素（自变量）是如何影响另一事物（因变量）的过程，所进行的分析是比较理想化的。其实，在现实社会生活中，任何一个事物（因变量）总是受到其他多种事物（多个自变量）的影响。 一元线性回归分析讨论的回归问题只涉及了一个自变量，但在实际问题中，影响因变量的因素往往有多个。例如，商品的需求除了受自身价格的影响外，还要受到消费者收入、其他商品的价格、消费者偏好等因素的影响；影响水果产量的外界因素有平均气温、平均日照时数、平均湿度等。 因此，在许多场合，仅仅考虑单个变量是不够的，还需要就一个因变量与多个自变量的联系来进行考察，才能获得比较满意的结果。这就产生了测定多因素之间相关关系的问题。 研究在线性相关条件下，两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称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，只是在计算上更为复杂，一般需借助计算机来完成。 2. 多元回归线性分析的运用 具体地说，多元线性回归分析主要解决以下几方面的问题。 （1）、确定几个特定的变量之间是否存在相关关系，如果存在的话，找出它
提高解题技巧途径——重视记忆地图，根据题意提取信息 一.讲究方法，形成地理思维方式，学会运用原理.方法和技能来解决新问题。 如复习世界各分区地理时可采用以下方法：首先设计自学模板，如位置.自然.地理特征（地形.气候.水文.土壤）经济地理特（工业.农业分布成因，重要城市.港口.交通）有较全面的复习；其次，思考三点：一是本区在全球的绝对位置（经纬度）与相邻区域的位置关系。二是本区域地形.气候的特点及分布，并以此为成因，推断水文.土壤.自然带. 工业特点。三是进行跨区专题比较。如，中亚的干旱与西亚.大洋洲.北非.南美.安第斯山东段东侧等地干旱的成因.特点.比较分析等。通过这一复习过程，使考生不仅形成全球空间概念，还对地理学区域有了更深刻的认识。从思路上，更为开阔；从认识上，更加宏观；从方法上，更符合地理科学的要求。 二.突出主干，落实基础，注意对学科体系的整体把握和相互联系，提高综合分析能力。 高考以能力立意，不可能对知识点直接考查。但这并不意味着要淡化知识的学习。因为基础知识是能力的载体，足够的知识积累才可能形成能力。对基础知识的学习和掌握，不是要死记硬背，更重要的是要理解和具体应用。如对空间概念和物体空间运动的理性思维，可以作如下设计： 第一，选取十条重要经纬线（赤道.南北回归线.南北极圈.本初子午线.180°经线.20°W.160°W.120°E）在脑海中形成网状经纬仪，并想象其自转起来线与线之间相互位置关系及晨昏线的动态关系。 第二，在复习大洲.大洋基础上，十条线穿过的大洲大洋，地形.气候区等。在脑海中形成相对的位置关系。如，刚果河流域.亚马孙河流域，它们所处的地形.气候.洋流.航运等方面有什么异同。 第三，在复习区域地理基础上，十条线穿过的地理事物。如，工业区.农业区.重要国家.城市.港口.交通线.矿业基地.旅游电灯，这时脑海中的地球仪已成为名副其实的地球了。试想，复习到这一程度时，当给你世界上某一点或线时，在脑海中涌现的将是一系列相互关联.相互影响的地理事物。无论命题角度如何，一切问题都会迎刃而解，会稳定提高地理得分率。 三.精心练习，以一当十，以不变应万变。 有的考生可能对地理概念.原理.规律掌握得还比较好，但一到实际做题时就束手无策了。最好的方法是在做题过程中认真分析试题已知条件，找出隐含知识，深刻理解题意，明确要求，在从自己所掌握的知识中求解。 1.寻找适合复习载体，一道题要从知识.能力的角度去分析。
. 种回归分析方法7你应该要掌握的标签：机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类： （5）机器学习 目录(?)[+] ：原文：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/帝伟审校/翔宇、周建丁）责编/朱正贵 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 文档Word . 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数
据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系； 它表明多个自变量对一个因变量的影响强度2.。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。文档Word . 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。
交通区位因素 一、五种主要交通运输方式的比较 二、交通线的区位因素 交通线的区位因素包括：完善路网、经济发展需要、人口与城市分布需要、自然条件、科学技术等5个方面。其中社会经济条件是主导因素，自然条件是限制因素(主要是地形、地势、地质、河流、气候等条件限制)。 1、社会经济因素主要从以下几个方面来评价：促进沿线地区经济的发展，如将资源优势转化为经济优势，促进区域优势产业的形成和壮大，以及相关产业的形成，拉动内需，吸纳劳动力就业，加强加快起止点及沿线的人员、物资、文化、信息交
流、传递和贸易的发展；完善交通网，激活各条交通线，加快各地之间联系；经过城市和人口密集地区，服务于社会经济发展；科技条件克服不利的自然条件。 2、自然因素 尽可能利用有利的自然条件，避开不利的自然条件，从而使选出的线路方案既能满足运输能力的要求，又能减少工程量，并便于维修护养。其评价性语言应当从自然环境要素的地形、地势、气候、水文(跨河)等有利因素和限制性因素进行分析、评价。 自然条件影响交通线路走向，如山区公路呈“之”字型弯曲，铁路在山区呈“人”字型或“8”字型弯曲；自然条件影响交通网密度，平原交通网密集，山区则稀疏。 公路选线的一般原则： ①从宏观上要考虑自然、社会经济、科技等因素； ②从微观上考虑是在交通量最大、线路最短、占用耕地最少三者之间寻求平衡。 三、交通点的区位因素 交通点包括车站、港口、航空港等。它们的建设也都要受到经济、社会、技术和自然等因素的影响和制约。 1、港口区位因素： (1)水域条件(包括航行条件、停泊条件) 河港：沿河，水深、流缓、河宽——提供淡水和空间，含沙量、冰冻情况。 海港：沿海，水深、易靠岸、有避风浪的海湾 (2)筑港条件： 地质稳定、地形平坦、坡度适当——有利于安排建筑用地、港口设备。 (3)腹地条件：经济腹地的大小影响着客货流量，客货流量影响着港口的兴衰 (4)城市依托：城市为港口提供人、财、物的优势，有利于港口建设和发展。 (5)政策条件：自由贸易港，对外开放港口 劣：河流泥沙的淤积，结冰封冻，气象、海况条件差，交通区位的下降等。 例如：纽约港的主要区位因素：①哈得孙河为港口提供了淡水，避风的深水海港并且保证了入港航道应有的宽度和大量船舶抛锚所需的空间；②哈得孙河口地势平坦开阔，为港口设备、建筑以及纽约市进行合理的平面布局提供了有利条件；③纽约港的经济腹地是美国最发达的东北部工业区，有多条铁路通往美国各地；④纽约港
多元回归分析法的介绍及具体应用
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多元回归分析法的介绍及具体应用 在数量分析中，经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系。要了解变量之间如何发生相互影响的,就需要利用相关分析和回归分析。回归分析的主要类型:一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析、曲线估计、时间序列的曲线估计、含虚拟自变量的回归分析以及逻辑回归分析等。这里主要讲的是多元线性回归分析法。 1. 多元线性回归的定义 说到多元线性回归分析前，首先介绍下医院回归线性分析,一元线性回归分析是在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的条件下,分析某一个因素（自变量)是如何影响另一事物(因变量）的过程,所进行的分析是比较理想化的。其实，在现实社会生活中,任何一个事物(因变量）总是受到其他多种事物（多个自变量)的影响。 一元线性回归分析讨论的回归问题只涉及了一个自变量,但在实际问题中，影响因变量的因素往往有多个。例如，商品的需求除了受自身价格的影响外，还要受到消费者收入、其他商品的价格、消费者偏好等因素的影响;影响水果产量的外界因素有平均气温、平均日照时数、平均湿度等。 因此,在许多场合,仅仅考虑单个变量是不够的,还需要就一个因变量与多个自变量的联系来进行考察,才能获得比较满意的结果。这就产生了测定多因素之间相关关系的问题。 研究在线性相关条件下,两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称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,只是在计算上更为复杂，一般需借助计算机来完成。 ２. 多元回归线性分析的运用 具体地说,多元线性回归分析主要解决以下几方面的问题。 （1)、确定几个特定的变量之间是否存在相关关系,如果存在的话,找出它们
农业区位分析 （1）自然条件：土地（地形、土壤）+气候（光照、热量、降水、昼夜温差）+水源（指灌溉水源）。 （2）社会经济条件：市场；交通条件、农产品冷藏技术和保鲜技术；劳动力；地租；农业技术；政策；工业基础；农业传统；饮食习惯等。 工业区位分析 （1）自然条件：位置；土地；水源。自然因素不是工业主导的因素，但是要注意土地的价格，这往往也是工业区位条件中比较重要。 （2）经济因素：农业基础；原料；燃料；市场；交通、通信；地租；劳动力数量、素质、价格；技术；工业基础。 （3）社会因素：政策；个人偏好；社会协作、国防安全；比如湖北汽车城十堰，建设初期主要考虑的是国家的安全。社会需要；工业惯性。 （4）环境因素：主要用于微观布局，包括空气质量、水质、风向、河流流向等。 工业1.自然因素 原料：临近某原料产地，原料充足──原料指向型工业 能源：临近某能源产地（如煤、石油、天然气、水能、风能…），能源充足──动力指向型土地：土地平坦开阔，利于建厂 水源：临近河流、湖泊或降水多，水源充足 2.经济因素 市场：人口稠密或人口密集，市场广阔（对市场指向工业更明显） 交通：临海或海港、临河湖或河流交汇处、临铁路高速公路或航空港，交通便利 劳动力：人口稠密，劳动力资源丰富──劳动密集型工业 技术：科教发达或临近高等院校或科研院所，劳动力素质高──技术密集型 农业基础：临近商品粮基地或农业产区，农业基础雄厚或农业发达 3.社会因素 国家政策：国家政策的扶持、鼓励，国家政策变化（解决就业的工厂设在不盈利的区位；为缩小经济差距进行的西部大开发） 国防安全：某时期国防需要 个人行为（或偏好）：如海外华人、华侨的投资 工业惯性：考虑搬迁费用或政府的影响或出于对当地经济的考虑等 4.环境因素 风向：严重污染大气的工厂，应该在城市主导风向的下风口地带，或者在主导风向的垂直两侧选择厂址；在季风区，布置在当地最小风频的风向的上风地带 水源：有废水排放的工厂应布局在远离水源地或远离河流上游区；自来水厂布局在居民区的水源地上游或河流上游地区 距离居民区、农田的远近：占地面积小无污染的工业，布局在城区；用地规模较大、污染较轻的工业可布局在城市的边缘或近郊地区；严重污染难以治理的大型企业，宜布局在远离市区的远郊或郊外 生态环境：工业布局应远离生态环境脆弱地区 农业 1.自然因素 地形：由地图判读出：地形为平原或三角洲，或地势低平或地形平坦开阔 数量：地广人稀土地广阔，土地租金低
什么是回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。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。 回归分析之一多元线性回归模型案例解析 多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为： 上图中的x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示： 那么，多元线性回归方程矩阵形式为： 其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样） 1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2：无偏性假设，即指：期望值为0 3：同共方差性假设，即指，所有的随机误差变量方差都相等 4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。
今天跟大家一起讨论一下，SPSS---多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示：（数据可以先用excel建立再通过spss打开） 点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面：
其主要思路是将对异常值十分敏感的经典最小二乘回归中的目标函数进行修改。经典最小二乘回归以使误差平方和达到最小为其目标函数。因为方差为一不稳健统计量，故最小二乘回归是一种不稳健的方法。为减少异常点的作用，对不同的点施加不同的权重，残差小的点权重大，残差大的店权重小。 2、变系数回归 地理位置加权 3、偏最小二乘回归 长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。偏最小二乘法在统计应用中的重要性体现在以下几个方面：偏最小二乘法是一种多因变量对多自变量的回归建模方法。偏最小二乘法可以较好的解决许多以往用普通多元回归无法解决的问题。偏最小二乘法之所以被称为第二代回归方法，还由于它可以实现多种数据分析方法的综合应用。能够消除自变量选取时可能存在的多重共线性问题。普通最小二乘回归方法在自变量间存在严重的多重共线性时会失效。自变量的样本数与自变量个数相比过少时仍可进行预测。 4、支持向量回归 能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题。 传统的化学计量学算法处理回归建模问题在拟合训练样本时,要求“残差平方和”最小,这样将有限样本数据中的误差也拟合进了数学模型,易产生“过拟合”问题,针对传统方法这一不足之处,SVR采用“ε不敏感函数”来解决“过拟合”问题,即f(x)用拟合目标值yk时,取:f(x) =∑SVs(αi-α*i)K(xi,x) 上式中αi和α*i为支持向量对应的拉格朗日待定系数,K(xi,x)是采用的核函数[18],x为未知样本的特征矢量,xi为支持向量(拟合函数周围的ε“管壁”上的特征矢量),SVs 为支持向量的数目.目标值yk拟合在yk-∑SVs(αi-α*i)K(xi,xk)≤ε时,即认为进一步拟合是无意义的。 5、核回归 核函数回归的最初始想法是用非参数方法来估计离散观测情况下的概率密度函数(pdf)。为了避免高维空间中的内积运算由Mercer条件，存在映射函数a和核函数K(?,?)，使得：