基于分位数回归的我国农业总产值影响因素分析
The Analysis of the Factors Influencing China’s Gross Agricultural Output from the Perspective of Quantile Regression
DOI: 10.12677/SA.2018.75057, PDF,    科研立项经费支持
作者: 侯哲凡*:中国矿业大学(北京)理学院,北京
关键词: 分位数回归最小二乘法农业总产值Quantile Regression Least Squares Gross Agricultural Output
摘要: 本文对分位数回归模型的理论基础进行了简要介绍,并将其与线性回归的最小二乘法进行了算法和结果方面的比较,分位数回归模型更加稳健而且可以提供更完整的信息。在R语言软件包的辅助下,基于《2017年中国统计年鉴》的我国31个省市最新相关数据,运用分位数回归模型对影响我国农业总产值的五项投入值的关系进行分位数回归分析。
Abstract: This paper briefly introduces quantile regression model, and compares it with least squares model on their theories and results, quantile regression model is more robust and more informative. Using the model with the R project package, this paper analyses the relationships between the gross agricultural output and five agricultural input factors on the latest data about our 31 provinces and cities from China Statistical Yearbook.
文章引用:侯哲凡. 基于分位数回归的我国农业总产值影响因素分析[J]. 统计学与应用, 2018, 7(5): 489-494. https://doi.org/10.12677/SA.2018.75057

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