本文目录一览：

• 1、多元线性回归类毕业论文文献包含哪些?
• 2、多元回归分析类毕业论文文献都有哪些?
• 3、论文回归分析怎么做
• 4、多元有序logistic回归分析详细步骤及论文思路分享

多元线性回归类毕业论文文献包含哪些?

1、[期刊论文]《科学与财富》（2020年第15期）：逐步回归法在多元线性回归分析中的应用。摘要介绍逐步回归方法消除多重共线性影响，结合SPSS软件进行实证分析，建立最优回归方程并进行有效检验。关键词提及逐步回归、多重共线性、回归分析、OLS法估计、SPSS软件。

2、期刊论文：基于最佳路径和再分析数据，应用最佳子集多元线性回归模型于热带气旋风圈变化的预报，对西北太平洋上热带气旋的七级风圈进行研究，评估模型在不同阶段的风圈趋势和大小预报效果。

3、[学位论文]Graves病患者个性特征、应对方式与易发情绪的多元线性回归分析研究 论文通过多元线性回归分析，探究了Graves病患者个性特征、应对方式与易发情绪之间的关系，有助于理解疾病的心理影响。

多元回归分析类毕业论文文献都有哪些?

《中美高层政治往来的多元回归分析》：论文研究了中美政治交往的变量关系，对国际关系分析具有启示作用。 《银屑病流行病学的多元回归分析》：论文探讨了银屑病流行病学特征的统计关联，对皮肤病研究具有参考价值。

[学位论文]Graves病患者个性特征、应对方式与易发情绪的多元线性回归分析研究 论文通过多元线性回归分析，探究了Graves病患者个性特征、应对方式与易发情绪之间的关系，有助于理解疾病的心理影响。

学位论文：基于多元线性回归与BP神经网络构建乘用车市场预测模型，分析市场趋势，提供预测依据。 学位论文：评估我国上市商业银行价值，运用多元线性回归模型分析银行价值的影响因素。 学位论文：预测江苏省A市盗窃罪发展趋势，通过多元线性回归模型分析犯罪趋势，提供预防措施。

论文回归分析怎么做

明确研究对象和问题：需要确认要研究的自变量和因变量，并明确研究的目的。收集数据：需要搜集并整理数据，确保数据的质量和一致性。数据描述和探索：对数据进行初步探索，包括描述性统计、散点图等分析方法，了解数据的分布情况。

进行线性回归分析时，首先需要进行F检验。若F值的右上角有星号，表明分析通过F检验，具有统计意义。接下来，关注R2值，它衡量回归方程模型的拟合程度，数值越大越好。VIF值用于检测多重共线性，所有值均需小于10，严格的标准是低于5。接下来，通过判断p值来确定变量之间是否存在显著影响关系。

使用SPSS软件或其他统计软件进行平行线检验，以验证模型中各个自变量的系数是否不随反应变量分割点的变化而改变。若平行线检验结果不满足模型条件，需考虑使用多分类logistic回归分析。模型构建与参数估算：构建多元有序logistic回归模型，并估算各自变量的系数。

多元有序logistic回归分析详细步骤及论文思路分享

1、多元有序logistic回归分析详细步骤：确定研究变量：因变量应为有序多分类变量，如治疗效果的等级。自变量为可能影响因变量的多个因素，如性别、年龄等。数据准备与检查：收集并整理数据，确保数据的准确性和完整性。检查数据是否满足多元有序logistic回归模型的要求，如因变量的有序性、自变量的类型等。

2、在撰写论文时，首先进行单因素分析，识别出有显著差异的变量，然后将其纳入到多因素logistic回归分析中。通过逐步回归法，筛选出独立影响因素。这一过程体现了从数据收集到结果解释的完整研究路径，是医学研究论文中常见的分析方法。

3、总结：有序Logistic回归是一种用于分析定类数据且有序的变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。在应用时需注意数据准备、平行性检验、连接函数的选择以及模型结果的解读。通过有序Logistic回归，可以揭示自变量对因变量的影响方向和程度，为决策提供依据。

4、在有序Logistic回归分析中，通常默认使用logit函数作为连接函数。当模型不满足平行性假设时，可以考虑其他类型的连接函数或进行模型调整。平行性检验：平行性检验是有序Logistic回归分析中的一个重要步骤，用于检验不同类别之间的回归系数是否相等。

5、首先，在SPSS变量视图中创建四个变量：ID（患者编号）、Sex（性别）、Income（收入水平）、Stage（首诊胃癌分期），根据表1中的数据进行赋值。随后，在数据视图中录入数据。

6、表示）。分析：有序多分类的Logistic回归模型分为三个二元的Logistic回归，分别分析较低等级与较高等级的对比，确保假设的验证。假设检验：在模型中需验证四个假设，包括自变量之间的无多重共线性，以及“比例优势”假设的验证。需先将分类变量设置成哑变量，以确保正确分析。