混合回归模型：过程开发模型又叫混合模型（hybrid model），或元模型（meta-model），把几种不同模型组合成一种混合模型，它允许一个项目能沿着最有效的路径发展，这就是过程开发模型（或混合模型）。实际上，一些软件开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型。
1、LS最小二乘法，可以用于线性回归模型、ARMA等模型2、TSLS两阶段最小二乘法3、GMM广义矩估计方法4、ARCH自回归条件异方差，还可以估计其他各种ARCH模型，如 GARCH、T- GARCH5、BINARY用于估计二元选择模型，包括 Logit、 Probit和 Extreme value模型6、ORDERED用于估计有序选择模型7、CENSORED用于估计删截模型8、COUNT用于估计计数模型9、OREG分位数回归分析方法10、GLM义线性模型分析方法11、STEPLS分段最小二乘分析方法12、ROBUSTLS稳健最小二乘分析方法13、HECKIT赫克曼备择模型14、BREAKLS带断点的最小二乘分析方法15、THRESHOLD门限回归分析16、SWTCHREG转换回归17、ARDL自回归分布滞后模型18、IDAS混合数据抽样1TSLS两阶段最小二乘法一个典型的线性回归模型:y= β0 + β1x1+ βX + ε(1)，这里y为被解释变量，x1为自变量，或者解释变量，也即“因”。大写的 X为外生控制项向量( 也即一组假定为外生的其他控制变量，例如年龄、性别等等) ，ε则为误差项。如果ε与x1不相关，那么我们可以利用OLS 模型对方程进行无偏估计。然而，如果一个重要变量x2被模型(1) 遗漏了，且x1和x2也相关，那么对β1的OLS 估计值就必然是有偏的。此时，x1被称作“内生”的解释变量，这就是 “内生性”问题。遇到“内生性”问题肿木办？有一个方法就是找工具变量Z。如果存在内生性，则称解释变量为 “内生变量”(endogenousvariable)；反之，则称为 “外生变量”(exogenous variable)。内生性的严重后果是使得 OLS估计量不一致(inconsistent)，即无论样本容量多大，OLS 估计量也不会收敛至真实的参数值。在计量经济学中，把所有与扰动项相关的解释变量都称为“内生变量”。这与一般经济学理论中的定义有所不同。1。与误差项相关的变量称为内生变量(endogenous variable)。2。与误差项不相关的变量称为外生变量(exogenous variable)。二阶段最小二乘法Eviews操作介绍：二阶段最小二乘法的第一阶段就是利用原模型的内生解释变量对工具变量进行OLS，得到解释变量的拟合值；第二步，利用得到解释变量的拟合值对原模型进行最小二乘法，从而得到方程模型的估计值，这样就可以消除内生性的影响。原文阅读：一文读懂内生性问题之二阶段最小二乘法(TSLS)Eviews操作2THRESHOLD门限回归分析阈值回归模型描述了一种简单的非线性回归模型。 TR规范很受欢迎，因为它们很容易。 估计和解释，并能产生有趣的非线性和丰富的动力学。 在TR的应用中，有样品分裂，多重平衡。 非常流行的阈值自回归(TAR)和自激励阈值自回归(SETAR)(Hansen 1999, 2011;波特2003)。在功能强大的特性中，Eviews有选择最佳阈值TR模型选择工具。能够从候选列表中，并且能够指定两种状态的变化和非变化的变量。例如，您可以轻松地指定两种模式的门限模型并允许EViews 估计最优变量和参数、阈值、系数和协方差。并对变化和回归参数的估计。门限回归模型是一种重要的结构变化模型，当观测变量通过未知门限时，函数模型具有分段线性的特征，并且区制发生变化。门限回归模型很容易估计和解释，再加上它具备动态性，所以应用比较广泛。门限回归能够应用于多种模型中。门限变量qt和解释变量Xt、Zt的特征决定了门限函数的类型。如果qt是yt的d期滞后值，则称为自激励(SE)模型；如果门限变量不是被解释变量的滞后变量，则为一般的门限回归(TR)模型。如果解释变量Xt、Zt中仅包含截距项和滞后的被解释变量，则表示自回归(AR)模型。在此基础上易于得出，自激励门限自回归(SETAR)模型中则包括自回归设定和滞后被解释变量两类要素。 Graph and Table If you select View/Model Selection Summary from an estimated threshold equation you will be offered a choice of displaying a Criteria Graph or a Criteria Table:带断点的最小二乘分析方法基本普通最小二乘法假设模型的参数不随观测值的变化而变化。尽管这种假设。结构的变化，以及样本区间参数的变化 ，在应用时间序列分析中起着重要的作用。因此，有大量的研究针对回归方程中参数结构变动的问题。EViews 8提出了结构变动的线性回归估计工具。在Bai (1997), Bai and Perron (1998)中的断点都是已知，先前指定的。一、Estimating Least Squares with Breakpoints in EViews案例所需数据介绍，本节以hansen_jep为例，具体数据如下：要估计一个具有断点的最小二乘方程，请选择Object/New Object….../ Equation or Quick/Estimate Equation，或者从EViews主菜单中选择BREAKLS - Method下拉菜单中带有断点的最小二乘法，或者在命令窗口中简单输入关键字BREAKLS:接下来，单击Options选项卡，显示计算系数协方差矩阵、断点说明、权重和系数名的附加设置。 Specification包括如下选项：The Break specification section of the dialog contains a Method drop-down where you may specify the type of test you wish to perform. You may choose between: • Sequential L+1 breaks vs. L • Sequential tests all subsets • Global L breaks vs. none • L+1 breaks vs. global L • Global information criteria • Fixed number - sequential • Fixed number - global • User-specified这些选项在结构突变检验章节将再次介绍。为了说明断点方程估计的输出，我们使用Han- sen’s (2001)劳动生产率的例子。Hansen的示例使用了1947年2月至2001年4月美国劳动生产率在制造业耐用品行业的测量。工业生产指数与每周平均工时之比增长率。我们估计一个断点模型，使用DDUR与DDUR(-1)和一个常数的回归。输出如下: Specification View显示一个断点回归的总结,该方法用于确定断点。输出的顶部显示断点摘要以及剩下的部分显示了断点确定的中间结果:二、Example为了说明这些工具在实践中的使用，我们采用了美国出口实际利率的数据(from Garcia and Perron (1996) that is used as an example by Bai and Perron (2003a).)选择对象/新对象…从主菜单中 或在命令行中输入命令断点并单击enter。, click on the Options tab and specify HAC (Newey-West) standard errors, check Allow error distributions to differ across breaks, choose the Bai-Perron Global L breaks vs. none method using the Unweighted-Max F (UDMax) test to determine the number of breaks, and set a Trimming percentage of 15, and a Significance level of , to match the test example in Bai and Perron (2003a), we click on the HAC Options button and set the options to use a Quadratic-Spectral kernel with Andrews automatic bandwidth and single pre-whitening lag:输出结果为：点击视图/实际，拟合，剩余/实际，拟合，残差图，在原始序列和残差的旁边，查看样本内的拟合数据:未完待续！◆◆◆◆精彩回顾点击上图查看：计量经济学小白必修课--网课《高级计量经济学及Eviews应用》震撼上架！点击上图查看：《初级计量经济学及Stata应用：Stata从入门到进阶》点击上图查看：《高级计量经济学及Stata应用：Stata回归分析与应用》相关资源：柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型_柯布道格拉斯生产函数...点击阅读全文 打开CSDN，阅读体验更佳参与评论 请先 登录 后发表或查看评论matlab进行道格拉斯筛选,柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型.doc...α , β—— K 和 L 的产出弹性. 经济学中著名的柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数的一般形式为 Q(K , L) = aK α Lβ , 0 < α , β < 1 (1-1) 其中Q, K , L 分别表示产值、资金、劳动力,式中α , β ...[渝粤教育] 九江学院 计量经济学 参考 资料_wx_yuyueshool的博客-CSDN博...B、在柯布—道格拉斯生产函数中,检验规模报酬是否不变。 C、在回归方程中,检验结构是否存在变化。 D、在回归方程中,检验误差项是否服从正态分布。 E、在回归方程中,检验某一参数是否异于零。柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数模型柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数模型，齐微，，柯布-道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas production function）用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数Eviews实现ARDL的步骤.docxEviews实现ARDL 自回归分布滞后模型 EViews 9及以上版本提供了ARDL，自回归分布滞后模型的工具，变量包括了滞后变量和常规解释变量。 其中，EViews 内置了滞后阶数的选择；协整估计；长期趋势的Bounds检验。CD案例分析本文是对CD案例的一个总结，主要是根据用户消费记录，分析用户消费行为，建立RFM模型，分析复购率、回购率等关键指标。希望对其他产品的线上消费数据分析有一定的借鉴价值。 分析过程 准备工作（数据集观察与数据清洗） 用户消费趋势分析（按月）——每月消费总金额、消费次数、产品购买量、消费人数、用户平均消费金额、用户平均消费次数 用户个体消费分析——用户消费金额，产品购买量的描述性统计、用户消费金额和产品购买量分布、用户累计消费金额占比 用户消费行为分析——用户第一次消费（首购）时间分布、用户最后一次消费时间分布继续访问回归系数b的经济含义_计量经济学常见问题汇总来源| 本文由计量经济学服务中心整理转载请联系计量经济学相关问题1计量经济学是分析啥的？包含些什么内容？计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：1、理论检验。2、预测应用。研究对象：计量经济学的两大研究对象：横截面数据(Cross-sectional Data)和时间序列数据(Time-series Data)。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计...继续访问[Day2]计量经济学之ARDL模型ARDL模型模型结构建模步骤 模型结构 ARDL(p,q1，q2)的结构是ϕ(L,p)yt=β1t(L,q1)x1t+β2t(L,q2)x2t+δWt+ut\phi(L,p)y_{t}=\beta1_{t}(L,q1)x_{1t}+\beta2_{t}(L,q2)x_{2t}+\delta W_{t}+u_{t}ϕ(L,p)yt=β1t(L,q1)x1t+β2t(L,q2)x2t+δWt+ut 建模步骤 第一步，建立与该ARDL模型想对应的的ECM模型，并计算其下统计量，以此判断是否存在长期的继续访问eviews怎么回归道格拉斯生产函数_【干货分享】Eviews估计方法汇总1最小二乘法(1)普通最小二乘估计(OLS)：这是使用的最为普遍的模型，基本原理就是估计残差平方和最小化，不予赘述。(2)加权最小二乘估计(WLS) Eviews路径：LS模型设定对话框-----options OLS的假设条件最为严格，其他的估计方法往往是在OLS的某些条件无法满足的前提下进行修正处理的。WLS就是用来修正异方差问题的。 在解释变量...继续访问ardl模型stata命令_小白学统计|面板数据分析与Stata应用笔记（三）#文章首发于公众号“如风起”。原文链接：小白学统计|面板数据分析与Stata应用笔记（三）面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图。笔记内容还参考了陈强教授的《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》长面板数据分析上两篇笔记我们讲到了短面板数据分析。短面板数据分析主要关注对不可观...继续访问面板数据分析复习总结一、混合回归和固定效应模型和随机效应模型 类型、特点、基本假定、模型估计、模型设定检验、检验判定 二、固定效应模型和随机效应模型的不同点 三、SUR模型、SWAMY模型、HSiao模型 类型、特点、基本假定、模型估计、特点 四、平均个体回归模型和平均时间回归模型 五、各种检验的优缺点 ...继续访问ardl模型stata命令_二值模型的Stata命令二值模型的 Stata 命令为probit y x1 x2 x3,r (probit 模型) logit y x1 x2 x3,r or (logit 模型) 选择项“r”表示使用稳健标准误(默认为普通标准误)；选择项“or”表示显示几率比(odds ratio)，不显示回归系数。完成 Probit 或 Logit 估计后，可进行预测，计算准确预测的百分比，或计算边际效应：predict y1 (...继续访问ardl模型stata命令_Stata新命令快讯: 有向无环图、模糊倍分法等Stata 连享会： 知乎 | 简书 | 码云连享会 最新专题 直播编者按： 自今日起，Stata 连享会 (公众号 StataChina) 将开设「Stata新命令快讯」专栏，定期推送 SSC 网站上发布的最新命令，对于我们认为重要的命令进行标注。 对于您感兴趣的命令，可以直接在 Stata 命令窗口中输入 ssc install 命令名称, replace 进行下载。下载完成...继续访问ARDL模型笔记毕业论文打算用ARDL模型做，所以查了一些资料，虽然以后可能不会再用了，说到底也是一个经验。可能有错误，还望赐教。 ：Autoregressive distributed lagged model Yt= a*Yt-1 +b*Xt + c*Xt-1 + ...+ d 是基于自回归的拓展，加入了其他滞后项，在模型的构建上是格兰杰因果的进一步发展，但对于回归结果的显著性并没继续访问8145v5 参数_参数估计一、估计量与估计值、点估计、区间估计1、参数估计：用样本统计量去估计总体的参数。2、估计量：用于估计总体参数的统计量的名称如样本均值，样本比例，样本方差等例如：样本均值就是总体均值 的一个估计量3、参数用 表示4、估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值如果样本均值 =80，则80就是 的估计值5、点估计用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值例如：用样本均值直接作为总体均值的估...继续访问浙江大学【面板数据分析与STATA应用】——第三讲内生性与工具变量法解释变量和误差项存在内生性问题 内生性问题来源 内生性问题主要来自于三个方面，分别为：遗漏变量、联立性以及度量误差 遗漏变量 遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但却没有控制的变量。这些变量最后进入了误差项，从而导致误差项与解释变量相关，进而导致了内生性问题。 联立性 联立性是指一个计量方程中的核心解释变量A对被解释变量B产生影响，反过来，被解释变量B又对A产生影响。 如果B对A有正向的影响，正向冲击就会导致A增加，从而导致核心解释变量A与误差项正相关。 如果B对A有负向的影响，正向继续访问最新发布 eviews怎么回归道格拉斯生产函数_受限因变量模型及Eviews应用1前言在现实生活中，有时候会遇到这样的额问题，因变量是连续的，但是会受到某种限制，这时候就不能按照一般的模型进行估计。有时候所谓的因变量的观测值来源于总体的一个受限制的子集，但是却不能完全的反应总体的实际特征，此时需要用到建立首先因变量模型俩腿短总体的特征。例如我们在对居民收入做调查时候，通常会有一个区间，例如大于5万的取一个值，然后小于2000的取一个值。这个时候这个最低的和最高的我们...继续访问基于柯布-道格拉斯生产函数的煤矿产能分析研究正确的产能分析方法对于煤矿优化人员结构,提升效率极为重要。基于柯布-道格拉斯生产函数,以美国井工矿为例,分析了人员投入与产能之间的关系,得出美国井工矿现有人员条件下合理产能区间。对于我国西部优质煤炭产能释放过程中人员结构规划提供了有益借鉴。eviews教程之CES生产函数比较方便快的计算CES生产函数计算步骤及过程。ARDL模型 eviews操作详细分析评论留言说明你的需要。 ARDL模型 eviews操作详细分析继续访问Eviews ＆界面新功能介绍Eviews ＆界面新功能介绍 本文其中一些是自己的整理，也有一些是经管之家论坛中一位热心、好学坛友的整理，其中只是简单介绍一下这两个新版本的部分特性，分享出来，有兴趣的看客可以一起学习、进步。 Eviews 8 一、变量显示 估计参数界面得到加强，打入头几个词，会有相关关联字段的出现，方便写入变量。 二、工作表的详继续访问热门推荐 使用Eviews做简单线性回归写论文过程中，发现管理类哟呵发文，大多数是写数理模型，一般刊物上的文章都是提出一个模型，然后使用算例来证明模型的可行性和有效性。但是管理类论文的这套老做法已经很难行的通了。相比之下，经济类的论文发表在一般刊物上的做法就是使用计量经济模型对一些经济现象或规律进行实证研究，相对来讲这套做法仍旧是行得通的。以前轻视回归的我，现在再也不敢轻视回归模型了。因为计量经济学数理模型方法的核心就是回归模型。以前正继续访问eviews命令本命令集几乎涵盖了 Eviews 中所有命令，视图和过程的完整列表我们分为基本命令、矩阵和字符串函数以及编程语言三个面加以介绍，在每一个面的列表按照字母顺序排。eviews柯布道格拉斯生产函数。
混合回归模型是假设所有的解释变量对被解释变量的边际影响与个体无关。不好编辑，直接上图。
混合模型（hybrid model） 过程开发模型又叫混合模型（hybrid model），或元模型（meta-model）,把几种不同模型组合成一种混合模型，它允许一个项目能沿着最有效的路径发展，这就是过程开发模型（或混合模型）。实际上，一些软件开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型。------------------------------------------------------------------------------------------------------------------我也在研究这个模型，如果有什么更深入的体会，再回复你
模型有三个层次：
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。
问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。
问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。
问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。
问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。
多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我
混合回归模型是假设所有的解释变量对被解释变量的边际影响与个体无关。不好编辑，直接上图。
混凝土的再生 建筑材料课程论文 前言： 水泥工业对环境产生了很大影响 , 主要体现在以下几个方面: ( 1) 大量的水泥需要消耗大量的自然资源; ( 2) 每生产1t 水泥需向空气排放约1t CO2 气体, 这占到CO2 排放量的7% ; ( 3) 生产水泥需要消耗大量的水资源; ( 4) 拆毁建筑物以及道路产生了大量的混凝土垃圾带来环境问题。建筑混凝土垃圾再利用是解决上述问题的有效途径, 是目前土建和环境领域急需解决的重要问题, 也是各国尤其是工业国家研究的热点。 改革开放以来，我国经济迅猛发展，基础设施、住房等等建筑物的建设也一直在如火如荼的进行当中，混凝土用量不断增长。但是我们也知道，混凝土是一种有寿命的材料，城市化建设也需要不断的除旧更新，因而也产生了大量的废弃混凝土。 目前, 我国的废弃混凝土绝大部分都未经任何处理, 有的露天堆放, 有的填埋在地势低洼的地方, 造成严重的环境污染和资源浪费。将废弃混凝土运送到郊外进行掩埋, 不仅要花费大量的运费, 还会给填埋场造成二次污染, 而且堆放掩埋这些废弃物又要占用大量宝贵的土地资源，不符合科学发展观。那么，这些废弃的混凝土应该何去何从？——将其回收利用，实现循环发展，无疑是最好的办法。 一、混凝土再生的研究现状 废弃混凝土的回收再利用最早开始于欧洲,。在二次世界大战之后, 苏联、日本、德国等国家在战争的废墟中进行重建, 注意到了废弃混凝土的问题, 并开始了再生混凝土的研究开发与利用。 之后，有关废弃混凝土再利用的专题国际会议开了三次, 会议制定了各种行动纲领和法规,限制垃圾废料的大量产生, 推动垃圾废料回收利用的开发研究。 荷兰由于国土面积狭小,人口密度大,再加上天然资源相对匮乏的原因,该国对建筑废弃物的再生利用十分重视,是最早开展再生骨料混凝土研究和应用的国家之一,其建筑废物资源利用率位居欧洲第1位. 1996 年荷兰全国建筑废物排放量约为1500 万t ,其中废混凝土的再资源化率高达90 %以上. 自1997年起,规定禁止对建筑废弃物进行掩埋处理,建筑废弃物的再利用率几乎达到了100 %。. 日本对于废弃混凝土的再利用也十分重视,。1977 年，日本政府制定了再生骨料和再生混凝土使用规范，随后在各地相继建立了处理建筑垃圾的再生利用工厂, 开始生产再生水泥和再生骨料。日本已经对再生混凝土的吸水性、强度、配合比、干缩性、耐冻性等性质做了系统的研究。目前, 日本对建筑垃圾的再生利用率已达到70%左右, 废弃混凝土利用率更高。 美国政府制定了“超基金法”，给再生混凝土的发展提供了法律保障。美国采用微波技术,可100%地回收利用再生旧沥青混凝土路面料, 其质量与新拌沥青混凝土路面料相同, 而成本降低了1/ 3, 同时节约了垃圾清运和处理等费用, 减轻了城市的环境污染。 韩国一家装修公司成功开发从废弃混凝土中分离水泥，并使这种水泥能再生利用的技术，这项技术目前已经在韩国申请专利。据称每100 吨废弃混凝土就能够获得30 吨左右的再生水泥，这种再生水泥的强度与普通水泥几乎一样，有些甚更好，符合韩国的施工标准。而且这种再生水泥的生产成本仅为普通水泥的一半，而且在生产过程中不产生二氧化碳，有利于环保。 近年来，我国政府也对建筑垃圾的循环再利用引起了重视。政府制定的中长期发展战略中鼓励废弃物的开发利用。建设部将“建筑废渣综合利用”列入1997 年科技成果重点推广项目。虽然我们国家对再生混凝土的研究起步较晚，但现在也已成为混凝土研究领域的一个热点。目前，国内已有数十家大学和研究机构开展了再生混凝土的研究, 研究工作正在逐渐深入。但是国内废弃混凝土的回收应用大多还处于试验、谨慎使用的阶段，缺乏系统的应用基础研究，技术上也还缺少较完善的再生骨料和再生水泥等技术规程、标准，要想实现大规模的废弃混凝土的回收再利用，我国还要加紧这方面的研究和相关制度的完善。 二、回收再利用方法 .再生骨料混凝土 旧建筑物的混凝土经过拆除粉碎后，分级成为粒径不同的粗细骨料，用其代替混凝土中部分沙石骨料配制成的混凝土称作再生骨料混凝土。再生骨料混凝土与使用天然骨料的混凝土相比强度偏低、吸水率更大、表面粗糙率也更大，所以再生混凝土和天然骨料混凝土的基本性能有所不同。目前，再生混凝土主要应用于建筑工程中的基础垫层、底板、台子、填充墙和非结构构件，以及道路建设中的路基、路面、路面砖和马牙砖等抗压强度要求不是很高的部位。由于对再生混凝土的耐久性目前尚无突破性研究，因此它还没有被用于房屋结构中柱、梁、板等重要部位或构件。 . 再生骨料混凝土的抗压强度 对其进行的抗压强度相关试验表明：与天然骨料混凝土相比，同一水灰比的再生骨料混凝土的28d抗压强度约低15% ，但其相差的幅度会随着龄期的增长而慢慢缩小。再生混凝土的强度和所使用的废弃混凝土的强度有着紧密的联系。在同一水灰比条件下，再生骨料强度越高再生混凝土的强度也就越高。从一般建筑物拆除下的废弃混凝土强度在C20左右，在水灰比为 的条件下用再生骨料完全取代天然骨料时，其28d的抗压强度可达到，完全符合普通混凝土的强度要求。从再生混凝土的抗压强度上看，它完全可以满足一些工程建设的要求。 . 再生骨料混凝土的抗拉强度 再生骨料混凝土的抗拉强度和它的抗压强度一样，随着龄期的增长而增长。而再生骨料混凝土抗拉强度与天然骨料混凝土抗拉强度的相差值也随着龄期的增长而增大，直到28d 龄期后才基本不变。但是如果在再生混凝土中掺加微细硅粉和高效减水剂则能明显提高其抗拉强度，尤其对龄期28d以后的提高效果最为明显。 . 新拌再生骨料混凝土的工作性 因为再生骨料为碎石状，棱角多，表面粗糙，孔隙率大，存在较多的浆体碎屑，吸水性和吸水速率大，用浆量多，所以新拌再生混凝土的的塌落度明显降低。按照普通混凝土配合比设计的再生混凝土，必须增加单位用水量才能满足工作度要求。在相同水胶比和单位用水量的条件下，随着再生骨料取代率增加，混凝土的坍落度逐渐减小，降低幅度可达40%，但粘聚性和保水性好。 . 再生骨料混凝土的干缩性 由于再生混凝土使用的是吸水率大、空隙率高的再生骨料，因此与普通混凝土相比，再生混凝土的干缩量和徐变量增加40％～80％。且其干缩的程度和干缩持续时间随着再生骨料取代比例的增大而增大和加长。在再生骨料取代比例达到50%以上时，其干缩时间持续较长，不过50d 龄期以后的干缩速率十分缓慢，干缩的增量也较小。 .再生骨料混凝土的用水量 由于再生骨料内部缺陷多、吸水率大、表面较粗糙，因此配合比中的砂率一般较高且随着再生骨料所取代比例的提高而增长。由于砂率较高，因此达到相同坍落度时比天然骨料混凝土用水要多，难以达到良好的坍落性能。故其不适宜用于自密实混凝土的配制。 .再生骨料混凝土的耐久性 抗磨损性：再生骨料的抗磨损性较差。随着废弃混凝土粉碎前强度的增加，再生骨料的抗磨性提高。再生骨料的抗磨损性较差导致了再生骨料混凝土的抗磨性较差。 抗渗性：由于再生骨料的孔隙率较大．基于自由水灰比设计方法之上的再生骨料混凝土的抗渗性比普通混凝土低，掺加了粉煤灰之后，粉煤灰能细化再生骨料的毛细孔道，使抗渗透性有很大改善。 抗腐蚀性：再生混凝土的抗硫酸盐和酸侵蚀性比普通混凝土稍差。掺加粉煤灰后，能减少 硫酸盐的渗透，使其抗硫酸盐侵蚀性育较大改善。 .再生水泥 近年来研究得比较多的是利用废弃混凝土生产再生骨料混凝土，而再生骨料废弃混凝土中成本最高的“ 精华” 部分—硬化水泥浆体，没有得到有效的回收利用。对于利用废弃混凝土中的硬化水泥浆体来进行再生水泥, 我国目前的研究还仅仅停留在理论上, 远远没有达到实际应用的水平。再生水泥所表现出的环境友好性、资源节约性以及经济高效性等特征完全符合“ 节约、友好” 型社会经济发展的客观要求, 因而有着非常广阔的应用前景以及重要的社会价值。对再生水泥的研究势在必行。 废弃混凝土再生水泥研究的技术路线是: 首先将废弃混凝土进行破碎, 然后使用机械方法将粗骨料料和水泥石组分分离(一般来说细骨料难以和水泥石完全分离), 取水泥石部分进行再次的破碎和粉磨, 之后将这些粉磨后的水泥石和无法分离的细骨料一起进行热处理,在一定温度下使这些已经水化了的水泥石再次分解并生成新的水泥熟料。热处理的温度可能会由于掺料、细骨料黏附程度和工艺等的不同而有所不同。但一般都比生产水泥熟料的温度要低很多。 研究表明, 再生水泥与普通水泥和矿渣水泥相比, 具有以下特点: (l) 不经高温烧成。例如韩国生产的再生水泥的温度只在700℃ 左右。 (2) 比表面积值大, 但砂浆和混凝土的硬化干燥收缩略小。 (3) 与矿渣水泥相比,达到相同的28d强度时所需使用的水泥用量大，但是长期强度增长率也大， 若按长期强度设计, 仍然可以不增加水泥用量。 (4) 硬化干燥收缩与用含矿渣30%一60%的矿渣水泥配制的同强度混凝土相近。 (5) 与矿渣水泥相比, 抗冻性差。动弹模的下降稍大。 (6) 水化热低。 无论是溶解热还是水化热, 再生水泥相比传统意义的水泥都要低很多。尤其是早期(3d )的水化热减小了约50 %。这对于大体积混凝土来说无疑是非常有利的。对于相同强度的混凝土, 再生水泥混凝土比矿渣水泥和硅酸盐水泥混凝土,在各龄期的发热量都低得多, 与中热硅酸盐水泥混凝土相比也要低些。 基于再生水泥的上述特性, 可以认为再生水泥混凝土适宜用于地下混凝土、基础、桩及大体积混凝土等。这些部位的混凝土一般不要求非常高的强度, 而对水化热有着较高的要求。 在理论研究方面, 基于硬化水泥浆体组分在高温下可以重新生成水泥熟料矿物的理论, 我国学者研究的主要方向是水泥石的分解, 主要是对C-S-H 凝胶、氢氧化钙和钙矾石等水泥水化产物高温下的变化进行研究： . C-S-H凝胶 C-S-H凝胶在硬化水泥浆中约占70 % , 是最重要的水泥水化产物。下图为C-S-H凝胶的热重—差热（TG一DTA） 图谱, 从图可见: 在40至150 ℃之间有个宽化的吸热谷, 此时C-S-H凝胶开始失重。 400 ℃ 左右, C-S-H凝胶中的水已经大部分脱去( 脱水量约占总脱水量的89%至94%左右, C-S-H凝胶中水的结合方式不同, 脱水温度有所不同), C-S-H凝胶的结构在该温度下完全解体。700 ℃ 后, C-S-H 凝胶中的物理吸附水及层间水大量逸出, 结构变形收缩, 同时供给了凝胶分子很大的能量, 使其足以脱离凝胶间的分子引力, 改变键合势, 使原来网状结构的接触结点大大减少, 整个结构出现严重不足。因此,700℃ 是一个关键的温度点, C-S-H 凝胶结构在此点破坏以待重新组建。当温度上升到约8 0 0 ℃ 以后出现明显的放热峰,表明新相开始形成, C/ S 为1. 0 和1. 3 时,其放热峰分别在8 10 ℃ 和823 ℃ C/S=和时的水化硅酸钙 TG一DTA 图谱 .氢氧化钙 在500℃时, 硬化水泥浆体中的氢氧化钙大量分解, 几乎不再有完整的氢氧化钙层状大晶体, 原来结晶完整的六方层状结构变得残缺不全; 700 ℃ 后, 氢氧化钙数量很少, 完整的氢氧化钙六方片状结构不再存在。 .钙矾石 钙矾石在加热时首先发生脱水反应。85 ℃ 以前, 发生缓慢的脱水, 使钙矾石特征衍射峰消失, 但还不影响晶体结构的稳定性; 87 ℃ 开始明显吸热, 到135 ℃ 出现吸热小台阶, 此后呈平滑走势, 87 ℃ ~ 159 ℃ , 钙多面体中的配位水全部失去, 至220 ℃ 沟槽中的两个紧密结晶水也失去。自此以分子形式存在的26个水分子全部脱去, 从220℃至700℃ ,以OH一形式结合在铝柱中的水缓慢失去, 钙矾石发生进一步的收缩配位, 由原来的Al一O H和Ca 一O H 面网脱水变为A I一0 一Al 和C a— O —Ca 面网, 到700 ℃ 左右, 全部结合水失去, 同时产生A12O3两胶体和CaO。也有研究认为, 钙矾石在300℃ 发生分解反应, 生成C12A7 和Ca(OH)2 。 三、前景展望 随着社会经济的高速发展，作为人类使用量最大的人工材料——混凝土，其制备和使用过程中对资源过度开发、能源大量消耗以及造成的环境污染和生态破坏，与地球资源、地球环境容量的有限性以及地球生态系统的安全性之间的矛盾日益尖锐，迫切需要研制和使用具有可持续发展的混凝土材料，以缓解和消除普通混凝土对人类自身的生存环境所构成的严重障碍和威胁。 将大量废弃混凝土进行批量化处理，通过再生骨料混凝土和再生水泥混凝土等途径，使其重新作为建筑材料而使用，从经济技术上讲是切实可行的。更重要的是，对废弃混凝土进行回收利用，这种对资源的再生利用的方式可以保护环境、节约资源，可以真正实现建筑废弃混凝土的资源化、无害化。是一直充满希望的，值得推崇的科学发展理念！ 混凝土外加剂的快速发展和新结构，新工艺的发展使再生混凝土的基本性能得到改善或提 高。随着人口增多、生产发展、资源枯竭、环境破坏、地球承受的负担剧增，混凝土的发展，由 追求高强化、高性能化逐渐向绿色化方向靠拢。因此，再生混凝土有着更为强大的生命力。 混凝土的回收利用，是节约能源和资源，保护环境，走可持续发展道路的重要课题，应该 引起我们充分的关注，在研究上进一步深入，并在政策上行动上予以落实！ 参考资料： [1] 王玉茜、王学军、赵光鹏《废弃混凝土再利用研究现状及在软土中的应用》 山西建筑 第36卷第28期，2010年10月 [2] 艾红梅 魏璟璟 《废弃混凝土再利用新技术——再生水泥》 2009年全国商品混凝土技术与管理交流大会 大连理工大学 [3] 秋小安《再生混凝土微粉的性能及其国内外研究现状分析》 [4] 刘树华，冷发光. 再生混凝土技术. 北京:中国建材工业出版社，2007年 [5] 刘能胜. 废弃混凝土回收利用现状及存在的问题. 湖北 水利水电职业技术学院学报, 2008年9月 [6] 王程 施惠生 废弃混凝土再生利用技术的研究进展 材料导报 2010年1月(上)第24卷第1期 [7] 全洪珠 国外再生混凝土的应用概述及技术标准 青岛理工大学学报 2009年第30卷第4期 [8] 邢振贤；周曰农 再生混凝土的基本性能研究 1998年2月 [9] 张泽平 李建宇 杨晓晶 师朋 浅谈再生骨料混凝土的可行性
随着城市化进程的加快，社会对混凝土的需求量迅速增加。作为混凝土重要原材料的粗细骨料出现了明显不足，因此将数量庞大的废旧混凝土进行合理的回收利用，这样既解决了天然原生粗细骨料缺少的问题，又节省了废旧混凝土处理费用，并有利于环境保护，对获得良好的社会经济效益起到了不可低估的作用。进入21世纪以来，随着城市化进程的不断加快，作为城市化最主要的物质基础——混凝土的需求量也在迅速增加。目前，全世界混凝土的年生产量约28×108m3，中国混凝土的年产量占世界总量的45% ，已达13×108～14×108m3。在这些混凝土原材料中，粗细骨料约占混凝土总量的四分之三。据此推算：全世界每年需要粗细骨料约21×108m3，而我国建筑行业正在蓬勃地发展，对于粗细骨料的需求量很大，我国对粗细骨料的需求约占全世界需求量的一半，而且随着发展，将来还将越来越多。对于这么大的消耗量，这个地球的天然原生粗细骨料将殆尽，因此从资源合理开发使用及可持续发展的角度，寻求原生集料的替代品非常重要。与混凝土粗细骨料的巨大需求量相对应是数量庞大的废旧混凝土。世界上每年拆除的废旧混凝土、新建建筑产生的废弃混凝土以及混凝土工厂、预制构件厂的废旧混凝土的数量是惊人的。2006年年4月在厦门召开的“建筑垃圾综合利用与新技术推广研讨交流会”上有最新资料显示我国每年因拆出建筑产生的固体废弃物2亿吨以上，新建建筑产生的固体废弃物大约1亿吨，两项合计约3亿吨。然而，对于这些废旧混凝土的处理方法目前显然不多，传统的处理方法主要是运往郊外露天堆放或填埋。这种方法产生的巨大处理费用和由此引发的环境问题十分突出。废弃混凝土中含有大量的砂石骨料，如果能将它们合理地回收利用，生产再生混凝土用到新的建筑物上，不仅能降低成本，节省天然资源，缓解骨料供求矛盾，还能减轻废弃混凝土对环境的污染，是可持续发展战略的一个重要组成部分。因此，如何充分、高效、经济的利用建筑垃圾，特别是废弃混凝土已经成为许多国家共同研究的一个课题。再生骨料是将废弃混凝土经过破碎、清洗、分级和按一定比例相互配合后得到的骨料。而利用再生骨料作为部分或全部骨料配制的混凝土，称为再生骨料混凝土，简称再生混凝土。再生骨料按尺寸大小可分为再生粗骨料、再生细骨料；按来源可分为道路再生骨料、建筑再生骨料；按用途可分为混凝土再生骨料、砂浆再生骨料、砌块再生骨料。通过再生骨料混凝土技术可实现对废弃混凝土的再加工，使其恢复原有的性能，形成新的建材产品，从而既能使有限的资源得以再利用，又解决了部分环保问题。这是发展绿色混凝土，实现建筑资源环境可持续发展的主要措施之一，为将来子孙后代留下宝贵的财富。一、发达资本主义国家对再生混凝土的利用现状美国、日本和欧洲等发达国家对废弃混凝土的再利用研究得较早，第二次世界大战后，德国、日本等国对废弃混凝土进行了开发研究和再生利用，已经召开过三次有关废混凝土再利用的专题国际会议，提出混凝土必须绿色化。混凝土的利用已成为发达国家所共同研究的课题，有些国家还采用立法形式来保证专项研究和应用的发展。一些发达国家已经大量运用到实际工程中。（一）日本日本由于国土面积小，资源相对匮乏，因此将建筑垃圾视为建筑副产品，日本非常重视将废弃混凝土作为可再生资源而重新开发利用。早在1977年日本政府就制定了《再生骨料和再生混凝土使用规范》，并相继在各地建立了以处理混凝土废弃物为主的再生加工厂，并制定了多项法规来保证再生混凝土的发展。此外，日本还对再生混凝土的吸水性、强度、配合比、收缩、耐冻性等进行了系统的研究。（二）美国美国政府制定的《超基金法》给再生混凝土的发展提供了法律保障。美国除鼓励应用再生混凝土外，还对其性能进行了研究。如根据密歇根州的两条用再生混凝土铺筑的公路进行了再生骨料混凝土干缩性能的试验研究，试验表明再生骨料混凝土的收缩率大于天然骨料混凝土。美国的公司采用微波技术，做出回收的再生沥青混凝土路面，其质量与新拌沥青混凝土路面料相同，而成本降低了1/3，同时节约了垃圾清运和处理等费用，大大减轻了城市的环境污染。（三）欧洲各国欧洲国家如德国目前将再生混凝土主要用于公路路面。德国钢筋委员会1998年8月提出“在混凝土中采用再生骨料的应用指南”，要求采用再生骨料配制的混凝土必须完全符合天然骨料混凝土的国家标准；奥地利的有关试验表明，采用50%的再生骨料配制的混凝土，其强度值可达到奥地利标准，而且发现再生骨料混凝土的弹性模量降低；法国还利用碎混凝土和碎砖块生产了砖石混凝土砌块，所获得的混凝土砌块已被测定，符合与砖石混凝土材料有关的标准。二、我国对再生混凝土的利用现状中国虽然在短期内混凝土的原材料危机不会突现，但是将来我国肯定也会面对原材料短缺的问题，而且我国建筑业的发展远远超过一些发达国家，同时对再生混凝土的开（转上页）（接下页）发研究晚于工业发达国家，因此我国政府也鼓励废弃物的研究和应用，同时国内的一些专家学者在这方面进行已加紧对再生混凝土的研究利用进行立项研究。像上海市建筑构件制品公司利用建筑工地爆破拆除的基坑支护等废弃混凝土制作混凝土空心砌块，其产品各项技术指标完全符合上海的混凝土小型空心砌块工程规范。将废弃混凝土破碎或粉碎后的碎块用作新拌混凝土的骨料，在一些改建或重建工程项目中也有所应用。我国再生混凝土不仅运用到建筑业，而且很多再生混凝土运用在在交通行业中，当混凝土道路的混凝土路面到达其使用年限，或者重物碾压等原因破损，则需要修补或者重建时，现在的一般做法是破除并废弃旧的水泥混凝土面层，修补基层后，重新进行铺筑。目前，在我国水泥混凝土路面再生技术中主要应用的是现场再生技术，即破碎或粉碎现有路面，然后将破碎或粉碎后的路面用作新路面结构中的基层或底基层，这一种做法在我国公路养护维修中普遍采用。例如，合肥至南京的高速公路采用再生混凝土骨料作为新拌混凝土的集料来浇注混凝土路面。合肥至南京的高速公路，路面为水泥混凝土，于1991年建成通车，随着交通量的增长、使用年限的增加，路面出现了不同类型的病害，每年路面维修工程量很大，每年维修产生大量的旧混凝土。为此，在养护维修过程中，根据高速公路快速通行的特点，采用再生混凝土骨料，并加入早强剂，达到快速通行的目的。施工前测试了再生混凝土骨料的表观密度、吸水率、压碎值、坚固性和冲击值，并且充分注意了集料的最大粒径和级配。用再生混凝土骨料代替天然集料，再生混凝土骨料的利用率可以达到80% ，每年还可以节约大量骨料的运输费用。同时，节省了废弃的混凝土占用的土地费用。这样既节省了大量的养护资金，又有利于环境保护，获得了良好的社会经济效益。总体而言，虽然再生集料的部分性能不如天然集料，利用再生集料研制和生产的混凝土构件性能也比天然集料的差。但若通过掺加外加剂，则可以大大改善再生混凝土的性能，只要选择合适的外加剂，再生混凝土的利用就可以十分广泛，而且利用废弃混凝土做集料来生产再生混凝土，对资源循环利用、净化环境、造福子孙后代具有重要意义。因此，这就需要政府加强宣传力度，出台一些强制措施限制废弃混凝土的排放，建立相应的废弃物加工厂。同时，政府应当在财力和政策上予以支持，并制定有关再生混凝土的行业标准，推动再生混凝土这一新型建筑材料的发展，促进中国经济的发展。更多关于工程/服务/采购类的标书代写制作，提升中标率，您可以点击底部官网客服免费咨询：
毕业论文中的双变量回归分析并不简单，需要进行充分的研究和分析。如果您在撰写毕业论文中遇到困难，可以咨询导师或其他专业人士的意见，以确保研究结果的科学性和可靠性。毕业论文中的双变量回归分析是一种常用的统计分析方法，用于研究两个变量之间的关系。尽管双变量回归是较为基础的统计分析方法，但其结果的解释和应用需要一定的专业知识和研究背景。因此，无论是单一变量回归还是双变量回归，都需要进行深入的研究和分析，才能得出科学、可靠的结论。在进行双变量回归分析时，需要考虑各种因素对研究结果的影响，如样本容量、数据质量、变量之间的相关性等。同时，对于回归模型的选择、回归方程的解释以及结果的可靠性等问题也需要进行深入的分析和讨论。。
财政学、金融学、经济学毕业后颁发的是经济学学士学位会计学和财务管理毕业后颁发的是管理学学士学位这些都属于经管类专业，专业基础课都相似
写论文不一定要逐步回归。毕业论文不一定非得做，回归分析一般来说，本科毕业论文不做回归分析是可以的。回归分析，只不过是一种统计分析方法，不一定是所有的文章都用到这种方法的。
毕单是指毕业论文，双变量回归是其中一种常用的统计分析方法。关于双变量回归是否简单，可以从以下四个角度进行解答。首先，从统计学角度来看，双变量回归是一种相对简单的分析方法。在统计学中，回归分析是一种常用的数据分析方法，而双变量回归是其中最简单的一种。相比其他回归分析方法，双变量回归只涉及两个变量之间的关系，分析起来相对容易理解和应用。其次，从数据处理角度来看，双变量回归也是一种相对简单的方法。对于双变量回归的数据处理过程，需要进行数据清洗、变量选取、数据转换等一系列操作，但相比其他回归分析方法，双变量回归的数据处理难度较低，不需要进行特别复杂的处理操作。第三，从数学角度来看，双变量回归是一种基础的数学方法，也比较容易理解。双变量回归的理论基础是数学中的线性回归模型，相对于其他数学模型而言，双变量回归是一种基础的数学方法，不需要特别高深的数学知识，也比较容易理解。最后，从实践应用角度来看，双变量回归也是一种实用性较高的方法。在实际应用中，双变量回归常常用于研究两个变量之间的关系，如销售额和广告投放量之间的关系，或者学习成绩和学生出勤率之间的关系等。这些分析通常不需要进行太复杂的数据处理和数学计算，比较容易实现。综上所述，从统计学、数据处理、数学和实践应用等多个角度来看，双变量回归是一种相对简单的分析方法，适合于初学者进行学习和应用。
1、“回归分析”是指分析因变量和自变量之间关系，回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。
2、回归分析有很广泛的应用，例如实验数据的一般处理，经验公式的求得，因素分析，产品质量的控制，气象及地震预报，自动控制中数学模型的制定等等。
3、回归分析主要处理变量的统计相关关系。
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量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变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；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，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。
扩展资料：
回归分析步骤
1、确定变量
明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。
2、建立预测模型
依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3、进行相关分析
回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
4、计算预测误差
回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5、确定预测值
利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
参考资料来源：百度百科-回归分析
只有两个变量没必要继续回归，如果多变量情况下需要继续回归。相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事。多变量情况下，可以用回归做预测，考虑调节变量，共线性问题，和多元回归一些其他功能，所以，继续做回归，还是两个变量，真的没必要，如果多变量情况下，还是可以考虑的。因为pearson相关分析是一种简单的笼统的表示变量间相关性的数据，它不会考虑变量之间是否会存在有共线性或者相互影响。因此在能够做其他相关分析的时候，比如有回归分析、方差分析等，就没有必要再看pearson相关分析的结果，而是要以回归分析的数据为依据。扩展资料spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系，虽然你可以在分析时一次放入多个变量，但出来的结果都是两个变量的简单的相关，也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量。 然而回归不同，回归的结果是综合所有进入回归方程的自变量对因变量的结果而成的，也就是说，在回归当中你所看到的相关，是在控制了其他进入回归方程的变量之后的。 因此，普通相关与回归之中的回归系数会有比较大的差别。举个例子，比如考查变量a，b，c之间的关系，如果使用一般的相关，那么其结果呈现的是a和b
回归分析主要是研究变量之间的因果关系的。
例如：1、我想知道：吃的越多，体重就越大吗？那么，为了验证这一假设，可以选择进食量为自变量，体重为因变量，进行线性回归分析，根据分析的结论来判断是否真的是吃的越多，体重就越大。
2、某商场想知道商场的环境、服务质量、商品价格和商品质量这四个因素是不是会影响消费者的满意度？此时，以商场的环境、服务质量、商品价格和商品质量这四个因素作为自变量，消费者的满意度作为因变量，进行多元线性回归分析，则可以得出这四个自变量中哪几个可以影响消费者满意度，并且影响的程度有多大。
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