回归分析的基本步骤是什么？

1. 回归分析的基本步骤是什么？

“回归分析”的定义

2. 回归分析的步骤

 利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

3. 什么是回归分析？主要内容是什么

在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。拓展资料在大数据分析中，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。方法有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。1. Linear Regression线性回归它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。2.Logistic Regression逻辑回归逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元（1 / 0，真/假，是/否）变量时，应该使用逻辑回归。这里，Y的值为0或1，它可以用下方程表示。odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrenceln(odds) = ln(p/(1-p))logit(p) = ln(p/(1-p)) =b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“为什么要在公式中使用对数log呢？”。因为在这里使用的是的二项分布（因变量），需要选择一个对于这个分布最佳的连结函数。它就是Logit函数。在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。3. Polynomial Regression多项式回归对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示：y=a+b*x^2在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。4. Stepwise Regression逐步回归在处理多个自变量时，可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。

4. 什么是回归分析原理与方法？

　　作经济研究，这是基本的方法和手段。
　　不知道你想了解些什么，就找了些最简单的，给你，希望有帮助。什么地方不明白再问。
　　直线回归是用直线回归方程表示两个数量变量间依存关系的统计分析方法，属双变量分析的范畴。
　　1.
直线回归方程的求法
　　（1）回归方程的概念:
　　直线回归方程的一般形式是Ý（音y
hat）=a+bx，其中x为自变量，一般为资料中能精确测定和控制的量，Y为应变量，指在x规定范围内随机变化的量。a为截距，是回归直线与纵轴的交点，b为斜率，意为x每改变一个单位时,Ý的变化量。
　　(2)直线回归方程的求法
　　确定直线回归方程利用的是最小二乘法原理，基本步骤为：
　　1）先求
b，基本公式为b=lxy/lxx=SSxy/SSxx
,其中lxy为X,Y的离均差积和，lxx为X的离均差平方和；
　　2）再求a，根据回归方程
a等于Y的均值减去x均值与b乘积的差值。
　　(3)回归方程的图示:
　　根据回归方程，在坐标轴上任意取相距较远的两点，连接上述两点就可得到回归方程的图示。应注意的是，连出的回归直线不应超过x的实测值范围.
　　2.
回归关系的检验
　　回归关系的检验又称回归方程的检验，其目的是检验求得的回归方程在总体中是否成立，即是否样本代表的总体也有直线回归关系。方法有以下两种：
　　(1)方差分析
　　其基本思想是将总变异分解为SS回归和SS剩余，然后利用F检验来判断回归方程是否成立。
　　(2)t检验
　　其基本思想是利用样本回归系数b与总体均数回归系数ß进行比较来判断回归方程是否成立，实际应用中因为回归系数b的检验过程较为复杂,而相关系数r的检验过程简单并与之等价,故一般用相关系数r的检验来代替回归系数b的检验。
　　3.
直线回归方程的应用
　　(1)描述两变量之间的依存关系；
　　利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关系
　　(2)利用回归方程进行预测；
　　把预报因子（即自变量x）代入回归方程对预报量（即因变量Y）进行估计，即可得到个体Y值的容许区间。
　　(3)利用回归方程进行统计控制
　　规定Y值的变化，通过控制x的范围来实现统计控制的目标。如已经得到了空气中NO2的浓度和汽车流量间的回归方程，即可通过控制汽车流量来控制空气中NO2的浓度。
　　4.
应用直线回归的注意事项
　　(1)做回归分析要有实际意义；
　　(2)回归分析前,最好先作出散点图；
　　(3)回归直线不要外延。

5. 什么是回归分析法

回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。

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。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。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。根据自变量的个数，可以是一元回归，也可以是多元回归。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。非线性回归方程一般可以通过数学方法为线性回归方程进行处理。

6. 回归分析法是什么

回归分析法是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。回归分析法主要解决的问题：1、确定变量之间是否存在相关关系，若存在，则找出数学表达式；2、根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值，且要估计这种控制或预测可以达到何种精确度。分类1、根据因变量和自变量的个数来分类：一元回归分析和多元回归分析。2、根据因变量和自变量的函数表达式来分类：线性回归分析和非线性回归分析。有效性和注意事项有效性：用回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。若各个自变量可以由人工控制或易于预测，而且回归方程也较为符合实际，则应用回归预测是有效的，否则就很难应用。注意事项：为使回归方程较能符合实际，首先应尽可能定性判断自变量的可能种类和个数，并在观察事物发展规律的基础上定性判断回归方程的可能类型；其次，力求掌握较充分的高质量统计数据，再运用统计方法，利用数学工具和相关软件从定量方面计算或改进定性判断。

7. 什么叫回归分析法

   
  　　 问：什么叫回归分析法？ 
  　　 校解析答案： 所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式，来描述它们间数量上的平均变化关系。这种函数表达式称为回归方程式。
  　 　 
  　　我是云南会计独立本科段的考生，这次报了《管理系统中计算机应用》和《国际贸易理论与实务》，两科都及格了，感谢网校，感谢两位老师！
   
  　　我是江苏的考生，最后的四门终于过了，《高等数学（一）》竟然考了77分，谢谢刘卫红老师，讲课很透彻。

8. 什么是回归分析，运用回归分析有什么作用？？？

回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。

扩展资料：
回归分析步骤
1、确定变量
明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。
2、建立预测模型
依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3、进行相关分析
回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
4、计算预测误差
回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5、确定预测值
利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
参考资料来源：百度百科-回归分析