1. 研究目的与意义
背景：在实际问题中, 选择合适的变量来建立回归方程不是一件很容易的事情。 因为影响因变量的因素很多, 而这些因素之间存在着多重共线性, 特别是在经济 和贸易数据中, 各解释变量之间有高度的相互依赖性, 这样会给回归系数估计值带来不合理的解释, 为了得到一个稳健的、可靠的回归模型, 这就需要给出一种方法, 使得能从众多的影响y的因素中挑选出对y贡献大的变量, 在它们和y的观测数据基础上建立 “最优” 的回归方程。 逐步回归分析方法是一种自动地从大量可供选择的变量中, 选择对建立回归方程重要的变量的方法, 它是在多元线性回归基础上派生出来的一种算法技巧。
目的：1、了解逐步回归方方程模型，查阅收集相关资料
2、分析解决实例问题
2. 研究内容和预期目标
研究内容包括：1.回归分析方法
1.1“最优” 回归方程的选择1.2引入变量与剔除变量的依据
1.3逐步回归的矩阵变换计算法
1.4逐步回归的计算步骤
1.5逐步回归分析的软件实现
2.逐步回归分析方法在农业生产中的应用
3.逐步回归分析方法在工程中的应用
4.逐步回归分析方法在经济预测中的应用
预期目标：
1、了解逐步回归方法、“最优” 回归方程的选择、引入变量与剔除变量的依据、逐步回归的矩阵变换计算法、逐步回归的计算步骤、逐步回归分析的软件实现、逐步回归分析方法在农业生产中的应用。、逐步回归分析方法在工程中的应用、逐步回归分析方法在经济预测中的应用
3. 研究的方法与步骤
研究方法：根据逐步回归回归方法来建立模型，通过解决实际案例来给出逐步回归模型的具体应用。
步骤如下：1、了解逐步回归方法与应用
2、了解“最优” 回归方程的选择、学会引入变量与剔除变量的依据、学会逐步回归的矩阵变换计算法
4. 参考文献
1.马成良等. 现代试验设计优化方法及应用[M]. 郑州：郑州大学出版社，2007
2.徐国祥.统计预测和决策[M].上海：上海财经大学出版社，2010.
3.姜启源等.数学模型（第三版）[M].北京：高教出版社，2003.
4.杨启帆等.数学建模[M].杭州：浙江大学出版社，1999
5.沈继红等.数学建模[M].哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社，1996
6.董肇君等.系统工程与运筹学[M].北京：国防工业出版社，2003
7.何晓群.现代统计分析方法与应用[M]. 北京：中国人民大学出版社，1998
8.王培刚.多元统计分析与SAS实现[M].武汉大学出版社，2020
9.暴奉贤等.经济预测与决策方法[M].广州：暨南大学出版社，2005
10.陶靖轩. 经济预测与决策[M].北京：中国计量出版社，2004
5. 计划与进度安排
1.2024年2月20日-2月24日，下达毕业论文任务书，布置论文工作要求；
2.2024年2月20日-3月3日，学生完成开题报告，指导教师修改和审定学生论文开题报告。
3.2024年3月6日-5月26日，学生论文写作阶段。
每一周至少一次向指导老师汇报、交流论文进展情况；
其中各阶段工作：
4.2024年4月10日-4月21日，中期检查，学生向指导老师汇报论文写作进展情况和遇到的困难，并回答老师的提问；
5.2024年4月22日-5月12日，学生完成论文初稿，并提交指导老师修改；
6.2024年5月15日-5月21日，经指导老师批阅，达到质量要求后定稿；
7.2024年5月22日-6月2日，指导教师写出评语，给出成绩等第，评阅教师评阅，学生答辩，评委会确定成绩，填写评议书。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
