文档介绍：1 /42 --------------------------------------------- 感谢观看本文------- 谢谢----------------------------------------------------------- [ 标签: 标题]2016 回归分析总结回归分析是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法,其基本组成是一个自变量与一个因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系,即原因对结果的影响程度。回归分析是指对具有高度相关关系的现象,根据其相关的形态,建立一个适当的数学模型,来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程,它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。二、回归分析的种类 ,可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。 ,可分为线性回归分析和非线性回归分析若变量之间是线性相关关系,可通过建立直线方程来反映,这种分析叫线性回归分析。若变量之间是非线性相关关系,可通过建立非线性回归方程来反映, 这种分析叫非线性回归分析。 2 /42 --------------------------------------------- 感谢观看本文------- 谢谢----------------------------------------------------------- [ 标签: 标题]2016 三、回归分析的主要内容 。依据现象之间的相关形态,建立适当的数学模型,通过数学模型来反映现象之间的相关关系,从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。 。由于回归方程反映了变量之间的一般性关系,因此当自变量发生变化时,可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。因变量的回归估计值,虽然不是一个必然的对应值,但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。 。通过估计标准误差这一指标,可以分析回归估计值与实际值之间的差异程度以及估计值的准确性和代表性,还可利用估计标准误差对因变量估计值进行在一定把握程度条件下的区间估计。四、一元线性回归分析 1)两个变量不是对等关系,必须明确自变量和因变量。 2) 如果 x和y 两个变量无明显因果关系,则存在着两个回归方程:一个是以 x 为自变量, y 为因变 3 /42 --------------------------------------------- 感谢观看本文------- 谢谢----------------------------------------------------------- [ 标签: 标题]2016 量建立的回归方程;另一个是以 y 为自变量, x 为因变量建立的回归方程。若绘出图形,则是两条斜率不同的回归直线。 3)直线回归方程中,回归系数 b可以是正值,也可以是负值。若 0b> ,表示直线上升,说明两个变量同方向变动;若 0b2. 建立一元线性回归方程的条件任何一种数学模型的运用都是有前提条件的, 配合一元线性回归方程应具备以下两个条件: 1)两个变量之间必须存在高度相关的关系。两个变量之间只有存在着高度相关的关系,回归方程才有实际意义。 2)两个变量之间确实呈现直线相关关系。两个变量之间只有存在直线相关关系,才能配合直线回归方程。 ,一般形式为: yc=a+bx 式中: x代表自变量; yc代表因变量 y的估计值; ab 为回归方程参数。其中, a 是直线在 y轴上的截距,它表示当自变量 x等于 0时,因变量所达 4 /42 --------------------------------------------- 感谢观看本文------- 谢谢----------------------------------------------------------- [ 标签: 标题]2016 到的数值; b 是直线的斜率, 在回归方程中亦称为回归系数,它表示当自变量 x每变动一个单位时,因变量 y 平均变动的数值。一元线性回归方程应根据最小二乘法原理建立, 因为只有用最小二乘法原理建立的回归方程才可以同时满足两个条件: 1) 因变量的实际值与回归估计值的离差之和为零; 2) 因变量的实际值与回归估计值的离差平方和为最小值。只有满足这两个条件,建立的直线方