回归分析法

回归分析法

统计学术语
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。[1]
    中文名:早期的教育测验和大部分智力测验 外文名: 适用领域: 所属学科: 基础:大量观察数据的基础 方法:数理统计方法 特点:不能用于分析与评价工程项目风险

分类

回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析。根据自变量的个数,可以是一元回归,也可以是多元回归。此外,回归分析中,又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数

表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析。根据所研究问题的性质,可以是线性回归,也可以是非线性回归。通常线性回归分析法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。回归分析法预测是利用回归分析方法,根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。

应用

社会经济现象之间的相关关系往往难以用确定性的函数关系来描述,它们大多是随机性的,要通过统计观察才能找出其中规律。回归分析是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。在物流的计算中,回归分析法的公式如下:y=a+bx;

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