迴歸分析有什麼作用?

General 更新 2024-11-25

什麼是迴歸分析，運用迴歸分析有什麼作用

我只介紹一元線性迴歸的基本思想。我們作一系列的隨機試驗，得到n組數據：(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn).如果我們研究的是確定性現象，當然這n個點是在同一直線上的。但是現在X與Y都是隨機變量，即使X與Y之間真的存在線性關係，即確實有Y=aX+b的關係成立，由於隨機因素的作用，一般地說，這n個點也不會在同一直線上。而X與Y之間實際上並不存在線性關係，由於隨機因素的作用，這n個點在平面上也可能排成象在一條直線上那樣的。迴歸分析，就是要解決這樣的問題，即從試驗得到的這樣一組數據，我們是否應該相信X與Y之間存在線性關係，這當然要用到概率論的思想與方法。

什麼是迴歸分析，運用迴歸分析有什麼作用

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.

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.

多元線性迴歸分析有什麼作用？通常可以得到那些結果

可以建立預測模型，用多個自變量預測因變量。可以得到的結果是，哪些自變量預測顯著，哪些不顯著，整個模型的預測效果精確度如何，等等。（南心網 SPSS數據統計分析）

為什麼用迴歸分析，什麼情況下用，迴歸分析有什麼實際意義

迴歸分析其實也就是一個預測，就像天氣功報，你不能完全把握，但是人總是這樣，一種現象一定要用個規律來解釋，這樣才放心。其實就是在你不知道結果情況下，預測一下！

逐步迴歸分析比迴歸分析有什麼優點

它的主要思路是在考慮的全部自變量中按其對的作用大小, 顯著程度大小或者說貢獻大小, 由大到小地逐個引入迴歸方程, 而對那些對作用不顯著的變量可能始終不被引人迴歸方程。另外, 己被引人迴歸方程的變量在引入新變量後也可能失去重要性, 而需要從迴歸方程中剔除出去。引人一個變量或者從迴歸方程中剔除一個變量都稱為逐步迴歸的一步, 每一步都要進行檢驗, 以保證在引人新變量前回歸方程中只含有對影響顯著的變量, 而不顯著的變量已被剔除。

什麼是逐步迴歸分析？什麼情況下使用？

逐步迴歸在做多元線性迴歸分析時使用，當自變量較多時，我們需要選擇對因變量有顯著影響的變量，而捨去對因變量無顯著影響的變量，最好的方法就是迴歸分析

在迴歸分析中,F檢驗和t檢驗各有什麼作用?

一元線性迴歸裡t檢驗和f檢驗等價，但在多元線性迴歸裡，t檢驗可以檢驗各個迴歸係數顯著性，f檢驗用來檢驗總體迴歸關係的顯著性。

t檢驗常能用作檢驗迴歸方程中各個參數的顯著性，而f檢驗則能用作檢驗整個迴歸關係的顯著性。各解釋變量聯合起來對被解釋變量有顯著的線性關係，並不意味著每一個解釋變量分別對被解釋變量有顯著的線性關係。