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回歸分析法是什么

回歸分析法是什么

回歸分析法是一種統(tǒng)計學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法,目的在于了解兩個或多個變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度,并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來預(yù)測研究者感興趣的變量。回歸分析中,當(dāng)研究的因果關(guān)系只涉及因變量和一個自變量時,叫做一元回歸分析;當(dāng)研究的因果關(guān)系涉及因變量和兩個或兩個以上自變量時,叫做多元回歸分析。

更新時間:2026-04-07 12:14:08 查看全文>>

  • 什么是水平分析法

    水平分析法,指將反映企業(yè)報告期財務(wù)狀況的信息(也就是會計報表信息資料)與反映企業(yè)前期或歷史某一時期財務(wù)狀況的信息進(jìn)行對比,研究企業(yè)各項經(jīng)營業(yè)績或財務(wù)狀況的發(fā)展變動情況的一種財務(wù)分析方法。

    水平分析法分的類型包括:

    1.比較分析法,將上市公司兩個年份的財務(wù)報表進(jìn)行比較分析,旨在找出單個項目各年之間的不同,以便分析人員發(fā)現(xiàn)變化趨勢。

    2.指數(shù)趨勢分析,在分析連續(xù)幾年的財務(wù)報表時以其中一年的數(shù)據(jù)為基期數(shù)據(jù),設(shè)定基期的數(shù)據(jù)定值,將其他各年的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為基期數(shù)據(jù)的百分?jǐn)?shù),然后比較分析相對數(shù)的大小,最后得出有關(guān)項目的變化趨勢。

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  • 回歸分析法的名詞解釋

    回歸分析是一種統(tǒng)計學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法,目的在于了解兩個或多個變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度,并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來預(yù)測研究者感興趣的變量?;貧w分析中,當(dāng)研究的因果關(guān)系只涉及因變量和一個自變量時,叫做一元回歸分析;當(dāng)研究的因果關(guān)系涉及因變量和兩個或兩個以上自變量時,叫做多元回歸分析。此外,回歸分析中,又依據(jù)描述自變量與因變量之間因果關(guān)系的函數(shù)表達(dá)式是線性的還是非線性的,分為線性回歸分析和非線性回歸分析?;貧w分析法預(yù)測是利用回歸分析方法,根據(jù)一個或一組自變量的變動情況預(yù)測與其有相關(guān)關(guān)系的某隨機(jī)變量的未來值。

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  • 逐步回歸分析

    逐步回歸分析的實(shí)施過程是每一步都要對已引入回歸方程的變量計算其偏回歸平方和(即貢獻(xiàn)),然后選一個偏回歸平方和最小的變量,在預(yù)先給定的水平下進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),若顯著則該變量不必從回歸方程中剔除,這時方程中其他幾個變量也都不需要剔除(因?yàn)槠渌麕讉€變量的偏回歸平方和都大于最小的一個更不需要剔除)。相反,如果不顯著,則該變量需要剔除,然后按偏回歸平方和由小到大地依次對方程中其他變量進(jìn)行檢驗(yàn)。將對影響不顯著的變量全部剔除,保留的都是顯著的。接著再對未引入回歸方程中的變量分別計算其偏回歸平方和,并選其中偏回歸方程和最大的一個變量,同樣在給定水平下作顯著性檢驗(yàn),如果顯著則將該變量引入回歸方程,這一過程一直持續(xù)下去,直到在回歸方程中的變量都不能剔除而又無新變量可以引入時為止,這時逐步回歸過程結(jié)束。

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  • 回歸直線法的計算公式

    回歸直線法的計算公式

    相關(guān)計算公式為:a=[∑Xi2∑Yi-∑Xi∑XiYi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2],b=[n∑XiYi-∑Xi∑Yi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2]

    回歸直線法

    是根據(jù)若干期業(yè)務(wù)量和資金占用的歷史資料,運(yùn)用最小平方法原理計算不變資金和單位產(chǎn)銷量所需變動資金的一種資金習(xí)性分析方法。

    運(yùn)用回歸直線法時注意的問題

    1、資金需要量與營業(yè)業(yè)務(wù)量之間線性關(guān)系的假定應(yīng)符合實(shí)際情況;

    2、確定a、b數(shù)值,應(yīng)利用連續(xù)若干年的歷史資料,一般要有3年以上的資料;

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  • 回歸直線法的含義

    回歸直線法是根據(jù)若干期業(yè)務(wù)量和資金占用的歷史資料,運(yùn)用最小平方法原理計算不變資金和單位銷售額的變動資金的一種資金習(xí)性分析方法。相關(guān)計算公式為:a=[∑Xi2∑Yi-∑Xi∑XiYi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2],b=[n∑XiYi-∑Xi∑Yi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2]

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