什麼叫回歸分析?
什麼是迴歸分析？迴歸分析有什麼用？主要解決什麼問題？
迴歸分析,也有稱曲線擬合.當在實驗中獲得自變量與因變量的一系列對應數據,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xn,yn)時,要找出一個已知類型的函數,y=f(x) ,與之擬合,使得實際數據和理論曲線的離差平方和:∑[yi-f(xi)]^2（從i=1到i=n相加）為最小.這種求f(x)的方法，叫做最小二乘法。求得的函數y=f(x)常稱為經驗公式,在工程技術和科學研究的數據處理中廣泛使用.最普遍的是直線(一次曲線)擬合,在現代質量管理上,對散佈圖的相關分析上也用此法.當然,以上僅介紹了迴歸分析的一部分簡要內容,要詳細瞭解,應讀大學,或自學到這個程度.我是自學的,我想你只要堅持不懈的努力,也是會成功的.
迴歸分析是什麼意思？
迴歸分析:根據相關關係的具體形態,選擇一個合適的數學模型,來近似地表達變量間的平均變化關係.(迴歸:是英國統計學家道爾頓提出,是由研究人的身高開始的,他發現父母的身高與子女的身高有一定關係,父母高的子女反而矮一些,父母矮的子女反而高一些,他稱這種現象為迴歸,此後用他的思想來研究問題.)
迴歸分析的內容和步驟是什麼？
迴歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。
步驟
1.確定變量
明確預測的具體目標，也就確定了因變量。如預測具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量Y就是因變量。通過市場調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關影響因素，即自變量，並從中選出主要的影響因素。
2.建立預測模型
依據自變量和因變量的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析預測模型。
3.進行相關分析
迴歸分析是對具有因果關係的影響因素（自變量）和預測對象（因變量）所進行的數理統計分析處理。只有當變量與因變量確實存在某種關係時，建立的迴歸方程才有意義。因此，作為自變量的因素與作為因變量的預測對象是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行迴歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關係，以相關係數的大小來判斷自變量和因變量的相關的程度。
4.計算預測誤差
迴歸預測模型是否可用於實際預測，取決於對迴歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。迴歸方程只有通過各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進行預測。
5.確定預測值
利用迴歸預測模型計算預測值，並對梗測值進行綜合分析，確定最後的預測值。
什麼是迴歸分析？主要內容是什麼
迴歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。運用十分廣泛，迴歸分析按照涉及的自變量的多少，分為迴歸和多重回歸分析；按照自變量的多少，可分為一元迴歸分析和多元迴歸分析；按照自變量和因變量之間的關係類型，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。如果在迴歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種迴歸分析稱為一元線性迴歸分析。如果迴歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關係，則稱為多重線性迴歸分析。
數學線性迴歸分析的迴歸是什麼意思
事物總是傾向於朝著某種“平均”發展，也可以說是迴歸於事物本來的面目
相關分析與迴歸分析的聯繫與區別是什麼？詳細點的，高手來
迴歸分析與相關分析的聯繫：研究在專業上有一定聯繫的兩個變量之間是否存在直線關係以及如何求得直線迴歸方程等問題，需進行直線相關和迴歸分析。從研究的目的來說，若僅僅為了瞭解兩變量之間呈直線關係的密切程度和方向，宜選用線性相關分析；若僅僅為了建立由自變量推算因變量的直線迴歸方程，宜選用直線回供分析。
從資料所具備的條件來說，作相關分析時要求兩變量都是隨機變量（如：人的身長與體重、血硒與發硒）；作迴歸分析時要求因變量是隨機變量，自變量可以是隨機的，也可以是一般變量(即可以事先指定變量的取值，如：用藥的劑量)。
在統計學教科書中習慣把相關與迴歸分開論述，其實在應用時，當兩變量都是隨機變量時，常需同時給出這兩種方法分析的結果；另外，若用計算器實現統計分析，可用對相關係數的檢驗取代對迴歸係數的檢驗,這樣到了化繁為簡的目的。
迴歸分析和相關分析都是研究變量間關係的統計學課題，它們的差別主要是：
1、在迴歸分析中，y被稱為因變量，處在被解釋的特殊地位，而在相關分析中，x與y處於平等的地位，即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中，x與y都是隨機變量，而在迴歸分析中，y是隨機變量，x可以是隨機變量，也可以是非隨機的，通常在迴歸模型中，總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變量之間的密切程度，而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小，還可以由迴歸方程進行數量上的預測和控制。
相關分析與迴歸分析的區別和聯繫是什麼？
這兩種分析是統計上研究變量之間關係的常用辦法。
相同點：他們都可以斷定兩組變量具有統計相關性。
不同點：相關分析中兩組變量的地位是平等的，不能說一個是因，另外一個是果。或者他們只是跟另外第三個變量存在因果關係。而回歸分析可以定量地得到兩個變量之間的關係，其中一個可以看作是因，另一個看作是果。兩者位置一般不能互換。
什麼是自迴歸分析法？
迴歸分析（英語：Regression Analysis）是一種統計學上分析數據的方法，目的在於瞭解兩個或多個變量間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變量來預測研究者感興趣的變量。
當研究的因果關係只涉及因變量和一個自變量時，叫做一元迴歸分析；當研究的因果關係涉及因變量和兩個或兩個以上自變量時，叫做多元迴歸分析。此外，迴歸分析中，又依據描述自變量與因變量之間因果關係的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。迴歸分析法預測是利用迴歸分析方法，根據一個或一組自變量的變動情況預測與其有相關關係的某隨機變量的未來值。進行迴歸分析需要建立描述變量間相關關係的迴歸方程。根據自變量的個數，可以是一元迴歸，也可以是多元迴歸。根據所研究問題的性質，可以是線性迴歸，也可以是非線性迴歸。非線性迴歸方程一般可以通過數學方法為線性迴歸方程進行處理。
社會經濟現象之間的相關關係往往難以用確定性的函數關係來描述，它們大多是隨機性的，要通過統計觀察才能找出其中規律。迴歸分析是利用統計學原理描述隨機變量間相關關係的一種重要方法。
請問，數學中“迴歸分析”的“迴歸”是什麼意思（從概念上講）？ 50分
統計學講迴歸就是一堆數據畫到一個圖像上 實際上有一個真實圖像 但是你從數據得到的圖像和真實的不一樣 通過數據越來越多 圖像就回到真實的圖像了 這就是迴歸
迴歸分析與相關分析的區別和聯繫
相關分析與迴歸分析的區別 1．相關分析中涉及的變量不存在自變量和因變量的劃分問題，變量之間的關係是對等的；而在迴歸分析中，則必須根據研究對象的性質和研究分析的目的，對變量進行自變量和因變量的劃分。因此，在迴歸分析中，變量之間的關係是不對等的。 2．在相關分析中所有的變量都必須是隨機變量；而在迴歸分析中，自變量是確定的，因變量才是隨機的，即將自變量的給定值代入迴歸方程後，所得到的因變量的估計值不是唯一確定的，而會表現出一定的隨機波動性。 3．相關分析主要是通過一個指標即相關係數來反映變量之間相關程度的大小，由於變量之間是對等的，因此相關係數是唯一確定的。而在迴歸分析中，對於互為因果的兩個變量 (如人的身高與體重，商品的價格與需求量)，則有可能存在多個迴歸方程。