MATLAB实现企业销售额多维回归分析与DW检验系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用多元线性回归模型分析企业销售额与广告投入、市场费用等变量的定量关系。系统包含回归系数显著性检验与Durbin-Watson自相关诊断，为企业决策提供数据驱动支持。

详 情 说 明

企业销售额多维回归分析与随机误差自相关检验系统

项目介绍

本项目开发了一套完整的企业销售额分析系统，基于多元线性回归模型量化分析销售额与广告投入、市场推广费用、季节因素等多个影响变量之间的关系。系统不仅构建基础回归方程评估变量显著性，还集成了DW检验用于诊断随机误差项的自相关性。当检测到自相关问题时，系统自动采用Cochrane-Orcutt迭代算法进行模型修正，最终输出稳健的预测结果与全面的统计诊断报告，为企业决策提供可靠的数据支持。

功能特性

• 多元回归建模: 构建销售额与多影响因素间的定量关系模型
• 统计显著性检验: 评估各自变量的贡献显著性水平
• 自相关性诊断: 通过DW检验判断残差序列自相关问题
• 模型自动优化: 检测到自相关时自动应用Cochrane-Orcutt算法修正
• 可视化分析: 生成残差分布图与自相关诊断图
• 预测评估: 输出销售额预测值及置信区间，提供MAE、RMSE等误差指标

使用方法

1. 数据准备: 准备包含时间序列、销售额、广告投入、市场推广费用、季节变量等字段的结构化数据文件（Excel/CSV格式）
2. 模型配置: 设置回归分析参数与检验标准
3. 执行分析: 运行主程序开始建模与分析流程
4. 结果解读: 查看生成的统计报告、诊断图表与预测结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存，建议8GB以上用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件整合了系统的完整分析流程，实现了数据加载与预处理、多元线性回归模型构建、回归系数显著性检验、模型拟合优度评估、残差序列DW自相关检验、自相关情况下的Cochrane-Orcutt算法迭代修正、修正后模型验证、预测结果生成、诊断图表绘制以及分析报告输出等核心功能。