1、“.....采用蒙特卡洛法抽检带入回归方程验证。即可完成。六对于模型的评价模型的优点本文对于各种因素对于食品质量安全的影响建立了多元线性回归模型，全面综合考虑了各个方面的因素，避免了单因素分析的不准确性，得出了合理的数学模型。并且通过各因素的显著性分析，找到了影响食品质量安全的主要因素，较符合实际情况，模型可靠，并且模型相对简单，利于操作该方法不仅适用于本题，也适用于其他方面的数据预测，有实际背景，可运用于实践，具有广泛适用性。模型的缺点本文忽略了除了所给因素之外的因素对食品安全的影响，与实际问题存在偏差。同时是在假设各因素相互独立的情况下对食品质量的影响进行分析，可能会导致误差七参考文献马新民，王逸迅概率与数理统计北京机械工业出版社......”。

2、“.....茆诗松回归分析及其试验设计上海华东师范大学出版社，姜启源，数学模型,北京，高等教育出纳版社，附录经过残差分析，我们把个组数据筛选为组可靠数据数据，数据如表编程如下筛选数据程序,回归系数回归系数的区间估计残差残差置信区间用于检验回归模型的统计量，有三个数值相关系数值与对应的概率,相关系数越接近，说明回归方程越显著，时拒绝，越大，说明回归方程越显著与对应的概率时拒绝，回归模型成立。为的矩阵为的矩阵显著性水平,用这个图来来做参差及其置信区间的图，如果数据的置信区间不包含零点，则可认为这个数据是异常的，应把它剔除利用第个多元回归方程求出来的理论值利用最终的回归方程求出来的理论值,归化计算步骤中的元素按行相乘得新向量将新向量的每个分向量开次方将所有向量归化即为权重向量......”。

3、“.....为判断矩阵的阶数计算致性比例其中为平均致性指标，当时判断矩阵具有好的致性。找查相应的平均随机致性指标。经计算得图表建立两两比较的层判断矩阵并进行致性检验。根据途径的表格中数据表可完成表格方法和计算判断矩阵致。平均随机致性指标入入三年中食品安全评价结果表列表计算入入入入入入入入深圳市食品质量系数分级表市场食品质量安全的综合评价指数的计算根据深圳市食品安检局标准处推荐的评价标准食品安检质量标准以及食品质量分级为参考依据，见下表这样就得到了年第至四期食品安全抽样检验产品抽查样本的食品安全的优劣状况，并做出定量的综合评价。其它年份的食品安全情况同理可求。求解程序见附录。表为求得的各个抽查样本的食品质量安全状况和定量综合评价......”。

4、“.....我们将数据表进行分析筛选整理，得题设二所需数据。我们将表中的数据按年度和季度分为子样本，对每个子样,从个变量中进行残差排除。回归方程的求解用筛选后的数据，根据回归模型编程求解程序如附表解得回归系数为回归方程为偏回归平方和的比较运用进行编程程序见附录，得到各因素的偏回方和根据的大小可判断各因素对食品安全系数的影响程度结论在食品质量影响因素中食品产地影响最大，食品加工次之，季节影响最小，抽查地点几乎无影响。检验运用检验法验证其线性性。问题三的分析与模型的建立用数据拟合曲线来验证其抽减次数减少后的结果，利用残差和来看。假如变量与另外个变量,的内在联系是线性的，它的第次试验数据是......”。

5、“.....,,其中，是个待估计参数是个可以精确测量的般变量,是个相互独立且服从同正态分布,的随机变量，这就是多元线性回归的数学模型。令，，，，那么多元线性回归的数学模型可以写成矩阵形式其中是维随机向量，它的分量是相互独立的。参数的最小二乘估计为了估计参数，我们采用最小二乘估计法。设分别是参数，的最小二乘估计，则回归方程为由最小二乘法知道，应使得全部观察值与回归值ˆ的偏差平方和,,达到最小，即使最小所以是的非负二次式，最小值定存在......”。

6、“.....应是下列正规方程组的解显然，正规方程组的系数矩阵是对称矩阵，用来表示，则，且其右端常数项矩阵亦可采用矩阵和来表示。所以可以得到回归方程的回归系数由于利用偏回归平方和可以衡量每个变量在回归中所起的作用大小即影响程度，设回是个变量所引起的回归平方和，回是个变量所引起的回归平方和即除去，则偏回归平方和为回根据回归模型需要，计算出样本均值，以此类推，最终得到个子样本回归模型需要因为各因素表现基本成类型，除季节与抽检地外，所以我们可以先按季节每年分为个子样本空间，在每个子样本空间中再按抽检地分类，得到次子样本，后将每个次子样本进行均值处理，即可得回归模型所需数据。但计算之前需要利用残差向量进行数据筛选......”。

7、“.....对残差向量进行分析，得到了残差向量分析图，剔除其中的异常点。假设已得到筛选后的个数据。设随机变量假如变量与另外个变量,的内在联系是线性的，它的第次试验数据是,,那么这组数据可以假设有如下的结构式,,,其中，是个待估计参数是个可以精确测量的般变量,是个相互独立且服从同正态分布,的随机变量，这就是多元线性回归的数学模型。令，，，，那么多元线性回归的数学模型可以写成矩阵形式其中是维随机向量......”。

8、“.....参数的最小二乘估计为了估计参数，我们采用最小二乘估计法。设分别是参数，的最小二乘估计，则回归方程为由最小二乘法知道，应使得全部观察值与回归值ˆ的偏差平方和达到最小，即使最小所以是的非负二次式，最小值定存在。根据微积分学中的极值原理。应是下列正规方程组的解显然，正规方程组的系数矩阵是对称矩阵，用来表示，则，且其右端常数项矩阵亦可采用矩阵和来表示。所以可以得到回归方程的回归系数由于利用偏回归平方和可以衡量每个变量在回归中所起的作用大小即影响程度，设回是个变量所引起的回归平方和，回是个变量所引起的回归平方和即除去，则偏回归平方和为回回就是去掉变量后，回归平方和所减少的量......”。

9、“.....,,,据数据分析，我们主要分析四大主要因素，分别为微生物重金属添加剂和其他。从附录中得到深圳市,三年抽检样本数据，并用制表进行统计和整理，求出每个因素导致的每个季度的食品不合格率。根据相应的数据制作出每个因素安全情况三年的变化趋势。再用层次分析法，从定量的角度求出三年的总体变化趋势。对于问题二，第问中涉及的影响因素是食品是否安全的直接因素，但这些因素又是由其它相关因素决定。分析数据，我们将影响食品安全的这些因素归结为检测地点食品产地抽查季节生产环节流通环节餐饮环节六个要素。这问要求的是这些要素与食品质量的规律性关系，即线性关系。通过建立回归模型，来定量求出各因素在影响食品安全中所占影响度大小和影响规律。对于各因素对食品安全的影响程度......”。