1、“.....由于修正自由度的决定系数比较接近，可以认为模型拟合程度良好。二检验回归系数的显著性检验显著性水平双侧，单侧，分布的自由度为其临界值，各个自变量的参数均不能满足显著性水平下的检验，所以各自变量之间存在严重的多重共线性。需要进步进行多重共线性检验并降低其多重共线性。三检验回归方程的显著性检验，显著性水平，分布的自由度为其临界值,，因此从整体来看，联合起来对有显著影响，总体回归函数中各自变量与因变量的线性回归关系显著。自变量的多重共线性及最优方程的确定综上所述，由于各自变量的参数估计值均不能满足显著性水平下的检验。现进行变量间的多重共线性检验。检验简单相关系数表,的简单相关系数表由表可初步判断，与高度相关，与,高度相关。单独对每个自变量和因变量进行回归分析，得到回归结果如下可见粮食产量与化肥施用量的相关关系最大，这也与经济学意义相吻合。选定为初始回归模型。进行逐步回归图逐步回归分析结果由上表我们可以知道，最优函数以自变量为最优......”。

2、“.....基于个原假设，假设解释变量与被解释变量无关，需要设置相应的值，比如，当结言，掌握基础并且有效地数学方法是必须的。应用数学不在于其繁复，而在保持可接受精确度的前提下所具有的很强的实用性解决问题的能力。这是其强大的生命力所在。多元回归分析虽然属于基础的数学分析方法，但也正是因为其很强的实用性受到诸多青睐。通过对影响个因变量的多个自变量进行分析，人们能够更加容易的看清事物复杂背景之下简单而可靠的计量关系，从而对相应的经济活动和生产生活提供合理使用的指标，具有定的指导意义。在多元线性回归分析的基础之上，当自变量和因变量之间的关系不能简单的表示为线性关系的时候，我们可以通过建立多元非线性回归模型来寻求问题的解决，值得进步的学习和研究。谢词首先非常感谢罗文强老师在论文写作期间给予的耐心指导，对罗老师的辛勤工作和认真负责非常感激。同时非常感谢何水明老师四年来在生活上和学习上对我的无私指导和帮助。非常感谢中国地质大学数理学院所有老师对我的教育和关怀，我会永记心间。还要感谢班上全体同学对我的帮助和关心，感谢他们陪我度过了大学四年美好的时光。谢谢大家......”。

3、“.....刘思峰预测方法与技术北京高等教育出版社，刘次华随机过程武汉华中科技大学出版社，赵卫亚，彭寿康，朱晋计量经济学北京机械工业出版社，李妍中国粮食生产因素及地区差异分析经济研究导刊，王海燕河南省主要粮食产量的因子分析中国商界，徐光宇，李阳阳，毛成龙影响我国粮食产量因素的计量经济学研究中国集体经济，赵俊晔，李秀峰，王川近年我国粮食产量变化的主要影响因素分析中国食物与营养，李均立线性回归模型结构稳定性的诊断技术经济与管理研，王乃静，李国峰基于软件的计量经济学建模检验案例解读数量经济技术经济研究赵卫亚利用软件检验和处理模型的多重共线性统计与决策，单良，胡勇基于软件的回归分析比较统计与决策小于的时候，就说明要拒绝原假设，也就是变量之间存在明显的线性关系，该参数在中进行设置回归方程为经观察，最优回归方程符合检验，检验，但是并不能满足显著性为的检验，所以将剔除，也就是粮食总产量与单位面积产量化肥施用量有着最为密切的关系。再次进行回归，得到结果如下图,回归分析结果回归方程模型的实际预测由于回归模型满足各项检验，所以是最优回归方程，该模型可以用于预测......”。

4、“.....的统计数值，得到预测结果如下图年粮食产量预测值经计算，当值取时预测值的置信区间在之间，与年黑龙江省实际粮食产量相比，在经济学意义上是基本相符的。第四章对黑龙江省粮食生产的建议通过上面章的研究，我们给出了黑龙江省年度粮食产量的多云线性回归分析，找到了影响粮食产量的最密切的影响因素并在满足各项检验的基础之上，对粮食产量进行了初步预测。通过实际结构的检测和经济学意义上的检测，我们有理由相信，该多元线性回归模型和预测结构可以为黑龙江省今后的粮食生产提供定程度上的指导意义。就影响粮食产量的各因素层面耕地总面积出乎意料的已经不能对粮食总产量的变化造成非常显著的影响，原因主要有两个方面，第是随着黑龙江地区耕地的过度开垦，耕地总面积在近几年的变化开始钝化，耕地面积增速放缓，第二是由于早期样本数据的波动浮动较大，其线性关系受到了定的破坏。二单位面积产量仍然是影响粮食总产量的主要因素。这符合经济学意义上的检验。在今后的粮食生产中，想法设法提高粮食单位面积产量仍旧是非常重的方面，值得投入大量的资源。利用科技进步和创新实现粮食单产的稳步提高。三在总耕地面积增速放缓的背景之下......”。

5、“.....虽然如此，结合近几年过量施肥对黑龙江耕地资源对耕地质量的严重负面影响。我认为，控制化肥施用量，合理施肥控肥，找到化肥施用量和生产成本耕地生物学保护方面之间的微妙平衡点，将是黑龙江耕地资源管理和保护的重要内容。四由于黑龙江省现代农业的发展处于国内领先的位置，农业机械使用率和管理已经为释放农业劳动力提供了保障，这个农业机械总动力和农业从业人后的负相关中可以找到依据。所以进步提高现在农业发展进程，将更多的第产业从业者解放出去是可行的和必要的。就模型的预测作用层面通过本模型，我们可以将季度的乃至月度的样本数据进行采集和汇总，并对粮食产量进行分阶段的预测。为调节区域乃至全国粮食生产提供个参考性的指标。其准确性在定程度上是可行的。就黑龙江地区而言，继续发展现代农业，不断提高粮食产量在全国粮食产量中的比重，提高农业从业人员的人均产值仍然是重要的经济发展任务和方向，这也将继续使黑龙江这个中华大粮仓为中国的粮食安全和国家安定贡献巨大的力量,结束语本文开篇提出了课题的研究背景，并通过对课题的初步分析找到了应用数学方法解决问题的切入点......”。

6、“.....分述如下相励磁法在每瞬间只有个线圈导通。消耗电力小，精确度良好，但转矩小，振动较大，每送励磁信号可走度。若欲以相励磁法控制步进电动机正转，其励磁顺序如图所示。若励磁信号反向传送，则步进电动机反转。相励磁法在每瞬间会有二个线圈同时导通。因其转矩大，振动小，故为目前用最多的励磁方式，每送励磁信号可走度。若以相励磁法控制步进电动机正转，其励磁顺序如图所示。若励磁信号反向传送，则步进电动机反转。相励磁法为相与相轮流交替导通。因分辨率提高，且运转平滑，每送励磁信号可走度，故亦广泛被采用。若以相励磁法控制步进电动机正转，其励磁顺序如图所示。若励磁信号反向传送，则步进电动机反转。励磁顺序步进电动机的负载转矩与速度成反比，速度愈快负载转矩愈小，当速度快至其极限时，步进电动机即不再运转。所以在每走步后，程序必须延时段时间。下面介绍的是国产型步进电机，它使用直流电源，步距角为度。电机线圈由四相组成，即四相，驱动方式为二相激磁方式，电机示意图和各线圈通电顺序如图和表所示图步进电机原理图表线圈通电顺序相顺序从到称为步，电机轴将转过度，则称为通电周，转轴将转过度，若循环进行这种通电周的操作......”。

7、“.....而进行相反的通电顺序如将使电机同速反转。通电周的周期越短，即驱动频率越高，则电机转速越快，但步进电机的转速也不可能太快，因为它每走步需要定的时间，若信号频率过高，可能导致电机失步，甚至只在原步颤动。步进电机的步距角与工作拍数对于个步进电机，如果它的转子的齿数为，它的齿距角为，而步进电机运行拍可使转子转动个齿距位置。实际上步进电机每拍就执行次步进，所以步进电机的步距角可以表示如下公式或公式其中是步进电机工作拍数，是转子的齿数。例如对于三相反应式步进电机而言，工作方式有三拍和六拍之分。三拍就是在转动个齿距时换相三次六拍则是换相六次。而在三拍方式中还有单三拍和双三拍之分。从公式可知为了使步进电机工作的步距角减小，也即使控制精度增高，步进电机在相数定的情况下应增加工作拍数。步进电机的频率特性对于反应式步进电机，在其绕组中通电的相序不同时，步进电机的旋转方向和步进精度有所不同。步进电机对绕组的通电频率有定的要求。如果通电频率过高，超过步进电机的最大步进速度，就会产生失步。般步进电机的通电频率，即起动频率为⋯步秒到步秒。步进电机的频率特性曲线......”。

8、“.....典型的步进电机频率特性曲线如图所示。步进电机的频率特性曲线和很多因素有关，这些因素包括步进电机的转子直径转子铁心有效长控制线路的电压齿数齿形齿槽比步进电机内部的磁路绕组的绕线方式定转子间的气隙转动个齿距所需的拍数等。在使用中会影响到步进电机频率特性而又能由用户确定的因素有控制拍数控制线路的电压线路时间常数等。下面分析这几种因素对步进电机频率特性的影响。工作方式对频率特性的影响在步进电机应用中，它的工作方式是以个齿距所用的拍数来表示的。拍数本质上也就是转动学型的检验拟合程度的评价，由于修正自由度的决定系数比较接近，可以认为模型拟合程度良好。二检验回归系数的显著性检验显著性水平双侧，单侧，分布的自由度为其临界值，各个自变量的参数均不能满足显著性水平下的检验，所以各自变量之间存在严重的多重共线性。需要进步进行多重共线性检验并降低其多重共线性。三检验回归方程的显著性检验，显著性水平，分布的自由度为其临界值,，因此从整体来看，联合起来对有显著影响，总体回归函数中各自变量与因变量的线性回归关系显著。自变量的多重共线性及最优方程的确定综上所述......”。

9、“.....现进行变量间的多重共线性检验。检验简单相关系数表,的简单相关系数表由表可初步判断，与高度相关，与,高度相关。单独对每个自变量和因变量进行回归分析，得到回归结果如下可见粮食产量与化肥施用量的相关关系最大，这也与经济学意义相吻合。选定为初始回归模型。进行逐步回归图逐步回归分析结果由上表我们可以知道，最优函数以自变量为最优，对这三个自变量进行回归分析得到图最优自变量的回归分析值取上图中值用来检测系数的显著性水平，基于个原假设，假设解释变量与被解释变量无关，需要设置相应的值，比如，当结言，掌握基础并且有效地数学方法是必须的。应用数学不在于其繁复，而在保持可接受精确度的前提下所具有的很强的实用性解决问题的能力。这是其强大的生命力所在。多元回归分析虽然属于基础的数学分析方法，但也正是因为其很强的实用性受到诸多青睐。通过对影响个因变量的多个自变量进行分析，人们能够更加容易的看清事物复杂背景之下简单而可靠的计量关系，从而对相应的经济活动和生产生活提供合理使用的指标......”。