简述回归分析的概念与特点
回归分析法概念及原理
回归分析法概念及原理回归分析法是一种统计方法，用于探究自变量和因变量之间的关系。
通过建立一个数学模型，回归分析可以预测和研究变量之间的相关性。
回归分析法的原理是通过最小化预测值和实际值之间的差异，找到自变量与因变量之间的最佳拟合线。
回归分析法的基本概念包括自变量、因变量、回归方程和残差。
自变量是研究者控制或选择的变量，用于解释因变量的变化。
因变量是研究者感兴趣的变量，被自变量所影响。
回归方程是用来描述自变量和因变量之间关系的数学方程，通常采用线性或非线性形式。
残差是指回归模型中预测值与实际值之间的差异。
回归分析法的原理是通过最小二乘法来确定回归方程的系数，以使残差的平方和达到最小值。
最小二乘法的核心思想是使得回归方程的预测值与实际值之间的误差最小化。
具体来说，就是通过计算残差平方和的最小值，来找到最适合数据的回归方程。
在进行回归分析时，需要进行模型的选择、拟合和检验。
模型的选择通常基于理论、经验和数据。
拟合模型时，需要估计回归方程中的系数，通常采用最小二乘法进行估计。
检验模型时，需要检验回归方程的显著性和拟合优度。
回归分析法可以分为简单线性回归和多元回归。
简单线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的情况，多元回归是指有多个自变量和一个因变量的情况。
多元回归可以有不同的形式，如线性回归、非线性回归和多项式回归等。
回归分析法的应用广泛，可以用于预测、解释和控制变量。
例如，在经济学中，回归分析可以用于预测消费者支出；在医学研究中，可以用于解释药物对疾病的治疗效果；在市场营销中，可以用于控制广告投入对销售额的影响。
总之，回归分析法是一种统计方法，通过建立数学模型来研究自变量和因变量之间的关系。
它的原理是通过最小化预测值与实际值之间的差异，来找到最佳拟合线。
回归分析法可以应用于各个领域，用于预测、解释和控制变量。
七种回归分析方法个个经典
七种回归分析方法个个经典什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。
这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
回归分析是建模和分析数据的重要工具。
在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。
我会在接下来的部分详细解释这一点。
我们为什么使用回归分析？如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。
下面，让我们举一个简单的例子来理解它：比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。
现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。
那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。
使用回归分析的好处良多。
具体如下：1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析也允许我们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。
这些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。
我们有多少种回归技术？有各种各样的回归技术用于预测。
这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。
我们将在下面的部分详细讨论它们。
对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。
但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法：1.Linear Regression线性回归它是最为人熟知的建模技术之一。
线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。
在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。
线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。
回归分析方法
回归分析方法
回归分析是统计学中一种重要的数据分析方法，它用于研究自
变量和因变量之间的关系。
回归分析方法可以帮助我们预测和解释
变量之间的关系，从而更好地理解数据的特征和趋势。
在本文中，
我们将介绍回归分析的基本概念、常见的回归模型以及如何进行回
归分析。
首先，回归分析的基本概念包括自变量和因变量。
自变量是研
究者可以控制或观察到的变量，而因变量是研究者希望预测或解释
的变量。
回归分析旨在通过自变量的变化来预测或解释因变量的变化，从而揭示它们之间的关系。
常见的回归模型包括线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
线性回归是最简单的回归模型之一，它假设自变量和因变量之间的
关系是线性的。
多元线性回归则允许多个自变量对因变量产生影响，逻辑回归则用于因变量是二元变量的情况，例如成功与失败、生存
与死亡等。
进行回归分析时，我们需要收集数据、建立模型、进行拟合和
检验模型的拟合优度。
在收集数据时，我们需要确保数据的质量和
完整性，避免因为数据缺失或异常值而影响分析结果。
建立模型时，我们需要选择合适的自变量和因变量，并根据实际情况选择合适的
回归模型。
进行拟合和检验模型的拟合优度时，我们需要根据实际
情况选择合适的统计指标和方法，例如残差分析、R方值等。
总之，回归分析方法是一种重要的数据分析方法，它可以帮助
我们预测和解释变量之间的关系。
通过本文的介绍，相信读者对回
归分析有了更深入的了解，希望能够在实际工作中灵活运用回归分
析方法，为决策提供更可靠的依据。
第九章 相关与回归分析
第9章相关与回归分析【教学内容】相关分析与回归分析是两种既有区别又有联系的统计分析方法。
本章阐述了相关关系的概念与特点;相关关系与函数关系的区别与联系;相关关系的种类;相关关系的测定方法(直线相关系数的含义、计算方法与运用);回归分析的概念与特点;回归直线方程的求解及其精确度的评价;估计标准误差的计算。
【教学目标】1、了解相关与回归分析的概念、特点和相关分析与回归分析的区别与联系；2、掌握相关分析的定性和定量分析方法；3、掌握回归模型的拟合方法、对回归方程拟合精度的测定和评价的方法。
【教学重、难点】1、相关分析与回归分析的概念、特点、区别与联系；2、相关与回归分析的有关计算公式和应用条件。
第一节相关分析的一般问题一、相关关系的概念与特点（一）相关关系的概念在自然界与人类社会中,许多现象之间是相互联系、相互制约的,表现在数量上也存在着一定的联系。
这种数量上的联系和关系究其实质,可以概括为两种不同类型,即函数关系与相关关系。
相关关系:是指现象之间客观存在的,在数量变化上受随机因素的影响,非确定性的相互依存关系。
例如,商品销售额与流通费用率之间的关系就是一种相关关系。
（二）相关关系的特点1、相关关系表现为数量相互依存关系。
2、相关关系在数量上表现为非确定性的相互依存关系。
二、相关关系的种类1、相关关系按变量的多少,可分为单相关和复相关2、相关关系从表现形态上划分,可分为直线相关和曲线相关3、相关关系从变动方向上划分,可分为正相关和负相关4、按相关的密切程度分,可分为完全相关、不完全相关和不相关三、相关分析的内容相关分析是对客观社会经济现象间存在的相关关系进行分析研究的一种统计方法。
其目的在于对现象间所存在的依存关系及其所表现出的规律性进行数量上的推断和认识,以便为回归分析提供依据。
相关分析的内容和程序是:(1)判别现象间有无相关关系(2)判定相关关系的表现形态和密切程度第二节相关关系的判断与分析一、相关关系的一般判断（一）定性分析对现象进行定性分析,就是根据现象之间的本质联系和质的规定性,运用理论知识、专业知识、实际经验来进行判断和分析。
回归分析概念、相关、多元回归分析
都有显著的线性关系？ 不一定。
进行单个自变量的显著性检验.
四、自变量的偏回归效果显著性检验 把在其它自变量对 线性回归基础上 对 的线性回归效果称做 对 的偏回归效果。
检验假设： 定理6.4.2 在m元正态线性模型下， 是 的 最小二乘估计量， 为残差平方和 估计量,则有：
其中
与 独立
是矩阵 主对角线上第
定理6.1.1 在定义6.1.1 的条件下 ，函数
是所有
的函数
中均值方差最小的函数 ,即对任意给定的函数
，总有
成立。
称 y E(Y x1, , xp )为回归函数. (Y,x1,…,xp)服从多元
在
的条件下
正态分布时,回归函数 为线性回归函数
y E(Y x1, , xp ) a0 a1x1 apxp
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
X 820 780 720 867 690 787 934 679 639 820 Y 165 158 130 180 134 167 186 145 120 158 试问进食量与体重增量间有无相关关系？
实例 SPSS软件实现和结果分析 1. SPSS数据输入格式 10行2列
.940** 1.000
Sig. (2-tailed)
.000
.
N
10
10
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
P=0.000<0.05, 拒绝原假设的证据较充分
结论:进食量与体重增量间有显著线性相关关系.
§4 多元线性回归分析
几何直观理解 数据散点图
4000
3800
回归分析的性质和基本概念
例如: 居民消费C与可支配收入Y之间的关系，可支配收入的取值确定后， 消费的取值虽不能唯一确定，但有一定的取值范围，0 < C < Y ，遵 循边际消费倾向递减的规律。居民消费C与可支配收入Y之间的关系 可表示为C = + Y， 、为待估参数。
第一节 回归分析释义
一、概述
“回归”的历史溯源：
“回归”一词最先由弗朗西斯•高尔顿（Francis Galton）提 出。 高尔顿发现一个趋势： 父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮。但给定父母的身高， 儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身 高。换言之，尽管父母都异常高或异常矮，但儿女的身高却有 走向人口平均身高的趋势。换句话说，尽管父母都异常矮或异 常高，但儿女的身高却有走向人口总体平均身高的趋势。
精选课件
第三节 符号术语数据
因变量（Dependent variable） 被解释变量(Explained variable) 预测子(Predicted) 回归子(Regressand) 响应（Response） 内生(Endogenous) 结果(outcome) 被控变量(Controlled variable)
特点：可以在有规则的时间间隔收集 Example：每日（股票价格）、每周（联邦储备委员会提供的货币供 给数字）、每月（失业率、消费者价格指数CPI）、每季（如GNP）、 每年（政府预算）、每5年（制造业普查资料）、每10年（人口普查 资料），有些数据每季和每年都有公布，如GDP和消费者支出数据。 极短时间的数据也可以搜集，如股票价格数据，可以得到连续数据 （实时牌价）。
着年龄增加而增加，通过给定年龄平均身高画一条线。
回归分析的基本概念与方法
回归分析的基本概念与方法在当今的数据驱动时代，回归分析作为一种强大的统计工具，广泛应用于各个领域，帮助我们理解和预测变量之间的关系。
那么，什么是回归分析？它又有哪些基本的方法呢？回归分析，简单来说，就是研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。
其目的是通过建立数学模型，来描述这种关系，并能够根据自变量的值来预测因变量的值。
比如说，我们想研究房价和房屋面积、地理位置、房龄等因素之间的关系。
通过回归分析，我们可以建立一个数学公式，当输入房屋的面积、地理位置、房龄等信息时，就能大致预测出房价。
回归分析有多种类型，其中最常见的是线性回归和非线性回归。
线性回归是回归分析中最简单也是最基础的形式。
它假设自变量和因变量之间存在着线性关系，也就是可以用一条直线来表示这种关系。
举个例子，如果我们想研究一个人的身高和体重之间的关系，线性回归可能会告诉我们，体重随着身高的增加而大致呈线性增长。
在数学上，线性回归模型可以表示为：Y ＝ a ＋ bX ，其中 Y 是因变量，X 是自变量，a 是截距，b 是斜率。
为了确定这个模型中的参数 a 和 b ，我们需要使用一些数据，并通过最小二乘法来进行拟合。
最小二乘法的基本思想是，使得观测值与预测值之间的误差平方和最小。
通过一系列的数学计算，找到最合适的 a 和 b 的值，从而得到最佳的线性回归模型。
然而，现实世界中的很多关系并不是简单的线性关系。
这时候就需要用到非线性回归。
非线性回归的形式多种多样，比如二次函数、指数函数、对数函数等等。
假设我们研究一种药物的剂量和药效之间的关系，可能开始时药效随着剂量的增加而迅速上升，但到了一定程度后，增加剂量对药效的提升就不那么明显了，这种关系可能更适合用非线性模型来描述。
在进行回归分析时，有几个重要的概念需要了解。
首先是残差。
残差是观测值与预测值之间的差异。
通过观察残差，我们可以判断模型的拟合效果。
如果残差随机分布在零附近，说明模型拟合较好；如果残差呈现出某种规律，比如有明显的趋势或聚集，那么可能意味着模型存在问题，需要进一步改进。
《统计学原理》复习1
《统计学原理》一、判断题（）1.标志和指标是两个根本不同的概念，两者没有任何联系。
( )2.典型调查的误差可以控制。
( )3.按数量标志分组所形成的次数分布数列叫做变量分布数列。
( )4.直接用物量乘以其相应的不变价格所求得的价值指标仅包括数量因素变动，可以确切地反映物量的变化。
( )5.平均数与次数和的乘积等于变量值与次数乘积的总和。
( )6.平均差是各标志值对其算术平均数的离差的平均数。
( )7.利用指数体系理论，可以反映被研究现象的变动趋势。
( )8.使用全面资料条件下，平均指数法可以理解为是综合指数法的一种变形形式。
( )9.由于抽样调查中既有登记误差又有抽样误差，所以只有登记误差的全面调查准确性高。
( )10.定量预测必须以定性预测为基础，定性预测是定量预测的前提。
( )二、单项选择题（）1.“统计”一词的基本含义是( )A.统计调查、统计整理、统计分析B.统计方法、统计分组、统计计算C.统计方法、统计分析、统计预测D.统计科学、统计工作、统计资料2.数量指标一般表现为( )A.平均数B.相对数C.绝对数D.指数3.要了解我国农村经济的具体情况，最适合的调查方式是( )A.普查B.典型调查C.重点调查D.抽样调查4.下面属于按品质标志分组的是( )A.企业按职工人数分组B.企业按工业总产值分组C.企业按经济类型分组D.企业按资金占用额分组5.按连续型变量分组、其末组为开口组，下限为2 000。
已知相邻组的组中值为1 750，则末组组中值为( )A. 2 500B. 2 250C. 2 100D. 2 2006.计划规定商品销售额较去年增长3%，实际增长5%，则商品销售额计划完成情况相对指标的算式为( )A.5% 3%B.105% 103%C.3% 5%D.103% 105%7.某公司三个部门实际完成的销售额分别为600万元、700万元和500万元，超额完成计划百分比分别为10%、8%和15%，则该公司平均差额完成销售计划程度为( )A.600110%700108%500115%600700500⨯+⨯+⨯++B.600700500100% 600700500110%108%115%++-++C.110%108%115%100%3++-D.10%8%15%3++8.在同一变量数列中，当标志值比较大的次数多时，计算出来的平均数( )A.接近标志值小的一方B.接近标志值大的一方C.接近次数少的一方D.接近哪方无法判断9.标志变异指标中的标准差是各标志值对算术平均数的( )A.离差平方的平均数B.离差平均数的平方根C.离差平方平均数的平方根D.离差平均数平方的平方根10.已知两个总体平均数不等，但标准差相等，则( )A.平均数大，代表性大B.平均数小，代表性大C.平均数大，代表性小D.以上都对11.工人劳动生产率动态数列，属于( )A.绝对数动态数列B.相对数动态数列C.静态平均数动态数列D.序时平均数动态数列12.虽有现象各期的环比增长速度，但无法计算现象的( )A.各期定基增长速度B.各期环比发展速度C.各期发展水平D.平均增长速度13.运用编制统计指数的方法主要目的在于( ) A. 建立指数体系 B. 进行因素分析C. 解决复杂社会经济现象综合变动情况D. 研究事物变动的趋势和规律14.某企业职工工资水平今年比去年提高了5%，职工人数增加了2%，则该企业工资总额增长了( ) A. 10% B. 7.1% C. 7% D. 11%15.抽样调查的主要目的在于( ) A. 计算和控制抽样误差 B. 了解全及总体单位的情况 C. 用样本来推断总体 D. 对调查单位作深入研究16.抽样平均误差反映了样本指标和总体指标间的( ) A. 可能误差范围 B. 平均误差范围 C. 实际误差D. 实际误差的绝对值17.成数方差的最大值，是当P 值趋近于( ) A. 0.1 B. 0.9 C. 0.8 D. 0.518.当所有观测值都落在回归直线y a bx =+上，则x 和y 之间的相关系数( ) A. 0r = B. 1r = C. 1r =- D. ||1r =19.相关系数r 和回归系数b 的关系可以表达为( ) A. xyr b σσ=⋅B. yxr b σσ=⋅C. xyxr b S σ=⋅D. yxyS r b σ=⋅20.某一时间数列的长期趋势如果属于直线形式，则该时间数列必有( )A.各期一级增长量大体相同B.各期环比发展速度大体相同C.各期定基发展速度大体相同D.各期二级增长量大体相同三、多项选择题1.统计总体的基本特征表现为( )A.大量性B.数量性C.同质性D.差异性E.客观性2.典型调查的主要特点是A.调查单位是根据调查目的有意识选择出来的少数具有代表性的单位( )B.调查结果具有代表性C.调查单位少，具有一定的代表性D.调查方法机动灵活，省时省力E.可以推断总体3.在组距数量中，影响各组次数分布的主要因素有( )A.组数B.变量值的大小C.组限D.总体单位数的多少E.组距4.相对指标数值的表现形式有( )A.比例数B.无名数C.结构数D.抽样数E.有名数5.平均指标的作用主要有( )A.可以对若干同类现象在不同单位、地区进行比较研究B.可研究某一总体某种数值的平均水平的变化C.可以分析现象之间的依存关系D.可作为某些科学预测、决策和某些推算的依据E.可以反映总体次数分布的集中趋势6.下列标志变异指标中用有名数表示的是( )A.标准差系数B.变异全距C.平均差D.标准差E.离散系数7.编制统计指数的作用主要有( )A.综合反映现象总体变动的方向和程度B.综合反映总体的数量特征和分布规律C.利用指数之间的联系，进行因素分析D.利用指数分析法对经济现象变化作综合评价和测定E.综合反映总体内部的构成和性质8.要增大抽样推断的概率保证程度，可采用的方法有( )A.增加抽样数目B.增大概率度C.增大抽样误差范围D.缩小抽样误差范围E.缩小概率度9.相关关系与函数关系的联系表现为( )A.现象间的相关关系，也就是它们之间的函数关系B.相关关系与函数关系可互相转换C.相关关系往往可以用函数关系表达D.相关关系是函数关系的特殊形式E.函数关系是相关关系的特殊形式10.统计预测一般要遵循的原则是( )A.连续性原则B.类比性原则C.非线性原则D.概率性原则E.线性原则四、填空题1.标志是说明__________特征的，而指标是说明__________特征的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
均匀设计特点：试验设计的目标，就是要用最少的试验取得关于系统的尽可能充分的信息。
均匀设计即可以较好地实现这一目标，尤其对多因素、多水平的试验。
它可保证试验点具有均匀分布的统计特性，可使每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验，任两个因素的试验点点在平面的格子点上，每行每列有且仅有一个试验点。
它着重在试验范围内考虑试验点均匀散布以求通过最少的试验来获得最多的信息，因而其试验次数比正交设计明显的减少，使均匀设计特别适合于多因素多水平的试验和系统模型完全未知的情况。