回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法,目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)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(lái)預(yù)測(cè)研究者感興趣的變量。
更新時(shí)間:2026-04-15 13:39:52 查看全文>>
回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法,目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)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(lái)預(yù)測(cè)研究者感興趣的變量。
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逐步回歸分析的實(shí)施過(guò)程是每一步都要對(duì)已引入回歸方程的變量計(jì)算其偏回歸平方和(即貢獻(xiàn)),然后選一個(gè)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(shí)方程中其他幾個(gè)變量也都不需要剔除(因?yàn)槠渌麕讉€(gè)變量的偏回歸平方和都大于最小的一個(gè)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(duì)方程中其他變量進(jìn)行檢驗(yàn)。將對(duì)影響不顯著的變量全部剔除,保留的都是顯著的。接著再對(duì)未引入回歸方程中的變量分別計(jì)算其偏回歸平方和,并選其中偏回歸方程和最大的一個(gè)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(guò)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(wú)新變量可以引入時(shí)為止,這時(shí)逐步回歸過(guò)程結(jié)束。
回歸分析法是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法,目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)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(lái)預(yù)測(cè)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(gè)自變量時(shí),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(gè)或兩個(gè)以上自變量時(shí),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(cè)是利用回歸分析方法,根據(jù)一個(gè)或一組自變量的變動(dòng)情況預(yù)測(cè)與其有相關(guān)關(guān)系的某隨機(jī)變量的未來(lái)值。進(jìn)行回歸分析需要建立描述變量間相關(guān)關(guān)系的回歸方程。根據(jù)自變量的個(gè)數(shù),可以是一元回歸,也可以是多元回歸。根據(jù)所研究問(wèn)題的性質(zhì),可以是線性回歸,也可以是非線性回歸。非線性回歸方程一般可以通過(guò)數(shù)學(xué)方法為線性回歸方程進(jìn)行處理。
債券價(jià)值評(píng)估_2020年注會(huì)《財(cái)管》預(yù)習(xí)知識(shí)點(diǎn)
回歸直線法的計(jì)算公式
相關(guān)計(jì)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(jì)算不變資金和單位產(chǎn)銷(xiāo)量所需變動(dòng)資金的一種資金習(xí)性分析方法。
運(yùn)用回歸直線法時(shí)注意的問(wèn)題
1、資金需要量與營(yíng)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;
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(jì)算不變資金和單位銷(xiāo)售額的變動(dòng)資金的一種資金習(xí)性分析方法。相關(guān)計(jì)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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