回归分析的主要内容包括哪些(什么是回归分析?主要内容是什么)

1.什么是回归分析?主要内容是什么

回归分析(regression analysis)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自变量的多少,分为回归和多重回归分析;按照自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;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。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多重线性回归分析。

战略分析的主要内容包括哪些,相关分析的主要内容包括哪些,工作分析的主要内容包括哪些方面

2.简述回归分析的概念与特点

回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数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自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;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。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。

方差齐性

线性关系

效应累加

变量无测量误差

变量服从多元正态分布

观察独立

模型完整(没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量)

误差项独立且服从(0,1)正态分布。

现实数据常常不能完全符合上述假定。因此,统计学家研究出许多的回归模型来解决线性回归模型假定过程的约束。

研究一 个或多个随机变量Y1 ,Y2 ,…,Yi与另一些变量X1、X2,…,Xk之间的关系的统计方法。又称多重回归分析。通常称Y1,Y2,…,Yi为因变量,X1、X2,…,Xk为自变量。回归分析是一类数学模型,特别当因变量和自变量为线性关系时,它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量,且它们大体上有线性关系,这叫一元线性回归,即模型为Y=a+bX+ε,这里X是自变量,Y是因变量,ε是随机误差,通常假定随机误差的均值为0,方差为σ^2(σ^2大于0)σ2与X的值无关。若进一步假定随机误差遵从正态分布,就叫做正态线性模型。一般的情形,差有k个自变量和一个因变量,因变量的值可以分解为两部分:一部分是由自变量的影响,即表示为自变量的函数,其中函数形式已知,但含一些未知参数;另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响,即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时,称线性回归分析模型;当函数形式为未知参数的非线性函数时,称为非线性回归分析模型。当自变量的个数大于1时称为多元回归,当因变量个数大于1时称为多重回归。

回归分析的主要内容为:①从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式,即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。②对这些关系式的可信程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中,判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的,哪些自变量的影响是不显著的,将影响显著的自变量选入模型中,而剔除影响不显著的变量,通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的,统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

内容包括,回归,分析

3.相关与回归分析的主要内容包括哪些方面?

(1)确定现象之间有无关系。这是相关与回归分析的起点。只有存在相互依存关系,才有必要进行进一步的分析。

(2)确定相关关系的表现形式。只有确定了现象之间相互关系的具体表现形式,才能运用相应的相关分析方法去解决。如果把曲线相关误认为是直线相关,按直线相关来分析,便会出现认识上的偏差,导致错误的结论。

(3)测定相关关系的密切程度和方向。现象之间的相关关系是一种不确定的数量关系,因此常常给人的感觉是不明确的。相关分析就是要从这种不确定、不明确的数量关系中,判断相关变量之间数量上的依存程度和方向。

4.什么是回归分析>???

作经济研究,这是基本的方法和手段。

不知道你想了解些什么,就找了些最简单的,给你,希望有帮助。什么地方不明白再问。

直线回归是用直线回归方程表示两个数量变量间依存关系的统计分析方法,属双变量分析的范畴。

1. 直线回归方程的求法

(1)回归方程的概念:

直线回归方程的一般形式是�0�6(音y hat)=a+bx,其中x为自变量,一般为资料中能精确测定和控制的量,Y为应变量,指在x规定范围内随机变化的量。a为截距,是回归直线与纵轴的交点,b为斜率,意为x每改变一个单位时,�0�6的变化量。

(2)直线回归方程的求法

确定直线回归方程利用的是最小二乘法原理,基本步骤为:

1)先求 b,基本公式为b=lxy/lxx=SSxy/SSxx ,其中lxy为X,Y的离均差积和,lxx为X的离均差平方和;

2)再求a,根据回归方程 a等于Y的均值减去x均值与b乘积的差值。

(3)回归方程的图示:

根据回归方程,在坐标轴上任意取相距较远的两点,连接上述两点就可得到回归方程的图示。应注意的是,连出的回归直线不应超过x的实测值范围.

2. 回归关系的检验

回归关系的检验又称回归方程的检验,其目的是检验求得的回归方程在总体中是否成立,即是否样本代表的总体也有直线回归关系。方法有以下两种:

(1)方差分析

其基本思想是将总变异分解为SS回归和SS剩余,然后利用F检验来判断回归方程是否成立。

(2)t检验

其基本思想是利用样本回归系数b与总体均数回归系数�0�8进行比较来判断回归方程是否成立,实际应用中因为回归系数b的检验过程较为复杂,而相关系数r的检验过程简单并与之等价,故一般用相关系数r的检验来代替回归系数b的检验。

3. 直线回归方程的应用

(1)描述两变量之间的依存关系;

利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关系

(2)利用回归方程进行预测;

把预报因子(即自变量x)代入回归方程对预报量(即因变量Y)进行估计,即可得到个体Y值的容许区间。

(3)利用回归方程进行统计控制

规定Y值的变化,通过控制x的范围来实现统计控制的目标。如已经得到了空气中NO2的浓度和汽车流量间的回归方程,即可通过控制汽车流量来控制空气中NO2的浓度。

4. 应用直线回归的注意事项

(1)做回归分析要有实际意义;

(2)回归分析前,最好先作出散点图;

(3)回归直线不要外延。

5.什么是回归分析

回归分析,也有称曲线拟合.

当在实验中获得自变量与因变量的一系列对应数据,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),。(xn,yn)时,要找出一个已知类型的函数,y=f(x) ,与之拟合,使得实际数据和理论曲线的离差平方和:∑[yi-f(xi)]^2(从i=1到i=n相加)为最小.

这种求f(x)的方法,叫做最小二乘法。

求得的函数y=f(x)常称为经验公式,在工程技术和科学研究的数据处理中广泛使用.

最普遍的是直线(一次曲线)拟合,在现代质量管理上,对散布图的相关分析上也用此法.

当然,以上仅介绍了回归分析的一部分简要内容,要详细了解,应读大学,或自学到这个程度.我是自学的,我想你只要坚持不懈的努力,也是会成功的.

6.什么是回归分析,运用回归分析有什么作用

中文名称:回归分析 英文名称:regression analysis 定义:研究一个随机变量y对另一个(x)或一组(x1,x2,…,xk)变量的相依关系的统计分析方法。 应用学科:遗传学(一级学科);群体、数量遗传学(二级学科)

回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数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自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;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。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。

回归分析的主要内容包括哪些

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