回归分析_知识专题_东奥会计在线

回归分析

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。回归分析的优点：表明自变量和因变量之间的显著关系和表明多个自变量对一个因变量的影响强度。回归分析的缺点：算法相对简单。

更新时间：2023-04-28 16:20:11 查看全文>>

回归分析主要研究什么关系

一、回归分析主要研究什么关系
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
二、回归分析与相关分析的区别
1.定义不同
相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度。但是相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况。
回归分析则是研究变量之间相互关系的具体形式，它对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定，确定一个相关的数学方程式，根据这个数学方程式可以从已知量来推测未知量，从而为估算和预测提供了一个重要的方法。
2.研究目的不同
查看全文>>
回归分析和相关分析的联系和区别

一、回归分析和相关分析的联系和区别
回归分析和相关分析有着密切的联系，它们不仅具有共同的研究对象，而且在具体应用时，常常必须互相补充。相关分析需要依靠回归分析来表明现象数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度。只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
相关分析与回归分析之间在研究目的和方法上是有明显区别的。相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度。但是相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况。回归分析则是研究变量之间相互关系的具体形式，它对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定，确定一个相关的数学方程式，根据这个数学方程式可以从已知量来推测未知量，从而为估算和预测提供了一个重要的方法。
二、回归分析和相关分析的联系
相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析是相关分析的深入和延续。二者有共同的研究对象，在具体应用时，常常必须互相补充。相关分析需要依靠回归分析来表明现象数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度。只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
三、回归分析的优点与缺点
优点：
查看全文>>
回归分析的优点与缺点

回归分析的优点与缺点：
优点：
1、表明自变量和因变量之间的显著关系;
2、表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
它也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
缺点：算法相对简单。
更多相关知识请点击：
查看全文>>
回归分析缺点

回归分析缺点：
算法相对简单。
回归分析法的优点：
分析多因素模型时，更加简单和方便;
运用回归模型，采用模型与数据相同，可以计算出唯一的结果，
回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度。
回归分析是统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量之间是否相关、通过相关方向与强度，建立数学模型观察特定变量用来预测变量。
查看全文>>
回归分析优点

回归分析法的优点：
分析多因素模型时，更加简单和方便;
运用回归模型，采用模型与数据相同，可以计算出唯一的结果，
回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度。
回归分析缺点：
查看全文>>
什么是多元回归分析

多元回归分析是指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。
在下面回归分析的应用中，存在如下前提假设：
• 自变量和因变量之间在一定区间内存在线性关系
• 自变量和因变量之间的线性关系是稳定，可预测的
• 因变量的变化只受到自变量的影响，不受其他因素的干扰
• 多元回归分析中，多个自变量之间独立，各自的变化不会互相影响
查看全文>>