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迴歸分析法
鎖定
迴歸分析法指利用數據統計原理，對大量統計數據進行數學處理，並確定因變量與某些自變量的相關關係，建立一個相關性較好的迴歸方程（函數表達式），並加以外推，用於預測今後的因變量的變化的分析方法。根據因變量和自變量的個數分為：一元迴歸分析和多元迴歸分析；根據因變量和自變量的函數表達式分為：線性迴歸分析和非線性迴歸分析。
- 中文名
- 迴歸分析法
- 外文名
- regression analysis method
- 原 理
- 數理統計
- 內 容
- 對大數據進行數學處理
- 目 的
- 建立迴歸方程
- 預 測
- 因變量的後續變化
迴歸分析法釋義
迴歸分析法分類
1、根據因變量和自變量的個數來分類：一元迴歸分析和多元迴歸分析；
2、根據因變量和自變量的函數表達式來分類：線性迴歸分析和非線性迴歸分析。
迴歸分析法主要解決的問題
迴歸分析法主要解決的問題；
1、確定變量之間是否存在相關關係，若存在，則找出數學表達式；
2、根據一個或幾個變量的值，預測或控制另一個或幾個變量的值，且要估計這種控制或預測可以達到何種精確度。
迴歸分析法迴歸分析法的步驟
迴歸分析法的步驟如下：
1、根據自變量與因變量的現有數據以及關係，初步設定迴歸方程；
2、求出合理的迴歸係數；
3、進行相關性檢驗，確定相關係數；
4、在符合相關性要求後，即可根據已得的迴歸方程與具體條件相結合，來確定事物的未來狀況，並計算預測值的置信區間。
迴歸分析法有效性和注意事項
有效性：用迴歸分析法進行預測首先要對各個自變量做出預測。若各個自變量可以由人工控制或易於預測，而且迴歸方程也較為符合實際，則應用迴歸預測是有效的，否則就很難應用；
注意事項：為使迴歸方程較能符合實際，首先應儘可能定性判斷自變量的可能種類和個數，並在觀察事物發展規律的基礎上定性判斷迴歸方程的可能類型；其次，力求掌握較充分的高質量統計數據，再運用統計方法，利用數學工具和相關軟件從定量方面計算或改進定性判斷。
