基于多元回归模型与相关性分析对大学生吸烟情况的研究 毕业论文.docx

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目录

TOC\o1-3\h\z\u1引言 1

2本文应用的相关统计模型简介 3

2.1本文用到的数据说明解释 3

2.2Logistic多元回归模型 3

2.3斯皮尔曼相关系数检验（分析各个指标之间的相关性） 3

2.4典型相关分析（分析两大组数据之间的相关性） 3

3基于相关性分析对大学生吸烟因素的研究 4

3.1基础数据统计分析 4

3.2利用斯皮尔曼系数分析大学生吸烟与其影响因素的相关性 6

3.2.1大学生吸烟影响因素指标分析 6

3.2.2斯皮尔曼相关系数分析影响因素之间关系 7

3.3利用典型相关性分析大学生吸烟和健康之间的关系 9

3.3.1典型相关分析模型建立 9

3.3.2典型相关分析模型求解 10

4基于logistic多元回归分类模型对大学生吸烟进行预测 11

4.1logistic回归模型的建立 11

4.2基于logistic回归模型的求解 12

5结论与建议 14

5.1结论 14

5.2建议 15

参考文献 16

致谢 18

附录 19

基于多元回归模型与相关性分析对大学生吸烟情况的研究

摘要：吸烟对于一个人的身心都有着不利的影响，尤其是对刚步入大学的大学生们而言，吸烟更是危害着他们的身体和心理，一直以来，大学生吸烟问题都受到了高度的重视，如何更好的控制大学生吸烟行为具有现实意义，本文对大学生的吸烟现状进行了分析并提供了控烟措施。

本文首先用数据统计方法，分别研究了男生和女生的吸烟比例以及不同年级的吸烟比例，其中男生的吸烟率远远的大于女生的吸烟率，这与社会现象也是相符合的，并且刚上大学时，大学生吸烟人数的比例并不多，随着年级增高，到大三大四的时候，吸烟人数的比例明显增加，研究生的吸烟比例相对于大三大四降低了一些，但是还是高于大一大二的吸烟比例；然后利用斯皮尔曼相关系数法研究了不同影响因素之间的相关性，进而建立了典型相关分析模型，分析研究了吸烟大指标和大学生身体健康大指标之间的整体相关性，研究结果表明这两者之间存在很大的相关性；最后利用logistic分类模型，对大学生是否吸烟进行了预测分析，建立的logistic多元回归分类模型对大学生吸烟情况的预测效果非常好，正确率达到了百分之九十以上，因此可利用此模型对每个阶段的大学生进行吸烟预测分析，从而可以通过客观调查和模型预测判断出该学生是否吸烟，并且还可以预测出学生未来吸烟的可能性的大小，对于吸烟可能性大的学生可以做到早干预，早阻断。

关键词：大学生吸烟现状；数据统计；斯皮尔曼相关系数；典型相关分析模型；logistic多元回归分类模型

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BasedonmultipleregressionmodelandcorrelationanalysisforcollegestudentsAstudyofsmoking

Abstract：Smokinghasanegativeimpactonapersonsbodyandmind,especiallyforcollegestudentswhohavejustenteredtheuniversity,smokingisevenmoreharmfultotheirphysicalandpsychological,hasalwaysbeentheproblemofcollegestudentssmokinghasbeenhighlyvalued,howtobettercontrolcollegestudentssmokingbehaviorisofpracticalsignificance,thispaperanalyzesthecurrentsituationofcollegestudentssmokingandprovidesmeasurestocontrolthesmoking.

Firstofall,thispaperusesstatisticaldatatostudytheproportionofmaleandfemalesmokingandtheproportionofsmokingindifferentgrades,inwhichthesmokingrateofmalestudentsism