回归分析有什么特点

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;对这些关系式的可信程度进行检验;在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中,判断哪个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;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,在回归分析中,把变量分为两类,一类是因变量,它们通常是实际问题中所关心的一类指标,通常用Y表示,而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量,用X来表示。

时间: 2024-08-12 22:30:40

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怎么用excel做回归分析

用excel做回归分析需要进入软件之后点击工具,选择宏菜单下的数据分析,点击回归分析即可. excel中点工具,里面的加载宏,勾上分析工具库,加载好后,工具里面会有一个数据分析 找到分析工具库,做回归分析,在x值的选择上,选取多区域的就是多元回归了,这个是线性的回归. 回归分析(regressionanalysis)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

如何用stata做回归分析

stata做回归分析: 1.生成一个自变量和一个因变量. 2.点击Statistics|linearmodelandrelated|linearregression菜单. 3.在弹出的regress中设置相关变量,然后再点确定. 4.在结果界面中,_cons为.5205279表示回归截距,说明回归方程具有统计学意义.R-squared和AdjR-squared分别为0.9905和0.9893,说明回归方程拟合效果很好. 5.回归拟合图.点击Statistics|linearmodelandrel

回归分析p值怎么看

P值是拒绝原假设的值. 回归系数P的检验是t检验,当P 回归模型检验是检验模型是否合适,通过F检验,当F检验P 通过这两种检验,而且符合经济自然规律后的模型可预测. 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,且自变量之间存在线性相关,则称为多重线性回归分析.

回归分析和相关分析的联系和区别

回归分析与相关分析的联系: 研究有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关和回归分析. 回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题. 回归分析与相关分析的区别: 1.在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位:而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的. 2.相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机

最新版wps如何进行回归分析

wps进行回归分析的方法: 1.在wps表格中输入数据,选择插入图表. 2.选择散点图,然后选择好,填入自己需要的横纵坐标,标题. 3.完成插入图表,在界面上出现散点图. 4.对着散点右击,选择添加趋势线. 5.选择线性,此时界面中会出现近拟的直线. 6.在选项一栏中,可添加方程和R平方值.

回归分析该怎么做

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.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.方法: 1.线性回归: 2.逻辑回归: 3.多项式回归: 4.逐步回归.

SPSS如何进行回归分析

回归分析能够解释两变量之间的关系,那么现在就来教你SPSS如何进行回归分析 首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据,然后点击[分析-回归-线性] 然后将因变量和自变量分别放入相应的框中 接着可以进行选择变量,即对变量进行筛选,并利用右侧的"规则"按钮建立一个选择条件,这样,只有满足该条件的记录才能进行回归分析 接着点击右侧的统计量打开统计量子对话框,然后勾选图中的选项 接着打开选项子对话框,然后勾选[在等式中包含常亮] 这里需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验 然后我们能得到a

什么是最小二乘法回归分析

最小二乘法回归分析:所谓回归分析实际上就是根据统计数据建立一个方程, 用这个方程来描述不同变量之间的关系, 而这个关系又无法做到想像函数关系那样准确, 因为即使你重复全部控制条件,结果也还有区别, 这时通过让回归方程计算值和试验点结果间差值的平方和最小来建立 回归方程的办法就是最小二乘法,二乘的意思就是平方. 最小二乘就是指回归方程计算值和实验值差的平方和最小.

回归分析的目的

回归分析的目的是确定两个变量之间的变动关系和用自变量推算因变量.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.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.