摘要：我国国土面积广阔，但山地多，坡陡，宜耕性差，农业发展受到很大限制。人均耕地面积逐年减少，2020年我国人均耕地不足1.14亩，还不到世界平均水平的40%，严重制约了我国粮食产量的发展。此外，农作物受灾面积、农业机械化水平、化肥使用量、粮食类商品价格、农药使用量以及有效灌溉面积也在很大程度上影响着我国的粮食总产量。近年来，农村人口数量锐减，耕地撂荒现象严重，农业资源匮乏，直接威胁到粮食总产量的增长。因此，现阶段研究我国粮食总产量的影响因素，有利于我们采取有效措施，提高我国粮食总产量。

本文基于1990-2019年我国粮食总产量以及各影响因素的农业数据，运用统计学知识，利用SPSS和R等统计分析软件，对粮食总产量的影响因素进行线性回归分析。首先介绍论文的研究背景和研究意义，阐述国内外粮食产量和人口现状。接着选取变量，并收集、筛选和整理数据，利用统计分析软件构造多元线性回归模型。再对模型进行参数估计、模型检验和模型修正，进而又构造了主成分回归模型和逐步回归模型，接着对上述三个模型进行分析，选择拟合精度相对较好的模型。最后针对分析结果结合实际情况对粮食总产量的提高提出合理、有效、科学的建议。

 

关键词　粮食总产量；线性回归分析；显著性检验

 

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题研究背景-1

1.2 课题研究意义-1

1.3 研究思路和内容-1

2 多元线性回归模型-3

2.1 多元线性回归方程-3

2.2 回归参数估计-3

2.3 回归方程显著性检验-3

3 模型建立-4

3.1 变量选取-4

3.2 模型建立-4

4 模型分析-6

4.1 参数估计-6

4.2 模型检验-6

4.3 模型修正-7

4.4 模型分析-11

结论-13

参考文献-14

致谢-15