1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
本次研究针对数据处理中多元线性回归分析理论研究概况及其应用，阐述多个自变量与因变量之间是线性关系并建立回归方程，通过各种检验使得预测误差较小，将回归方程作为预测模型进行预测，并介绍其研究发展趋势。
回归分析（Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，主要是希望探讨数据之间是否有一种特定关系。回归分析是建立因变量Y与自变量X之间关系的模型。复回归指的是超过一个自变量。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。
多元统计分析是数理统计的一个分支。它研究如何有效地整理和分析受随机影响的数据,并对所考察的问题作出推断或预测。多元统计分析一般不对数据作统计模型假设,而直接从实际出发, 考察和分析大量数据的结构和特征, 从中提取主要而准确的信息,能帮助我们正确认识事物客观存在的统计规律。在实际生活中,某个现象的发生或某种结果的得出往往与其他某个或某些因素有关, 但这种关系又难以从机理上给出准确的定量描述,只是从数据上可以看出有关的趋势。线性回归分析可以用来研究具有这种特征的变量之间的相关关系,它假设因变量与自变量之间为线性关系, 用一定的线性回归模型来拟合因变量和自变量的数据,并通过确定模型参数来得到回归方程, 然后可以通过此回归方程分析变量之间的相关关系。
2. 参考文献（不低于12篇）
[1]高惠璇.统计计算[M].北京：北京大学出版社，1995，297-343.
[2]施锡铨,范正绮.数据分析方法[M].上海：上海财经大学出版社，1997，152-178.
[3]李学伟,关忠良,陈景艳.经济数据分析预测学[M].北京：中国铁道出版社，1998，64-85.
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