什么是回归分析，运用回归分析有什么作用？？？

1. 什么是回归分析，运用回归分析有什么作用？？？

统计案例复习2 回归分析

2. 什么是回归分析？回归分析有什么用？主要解决什么问题？

科普中国·科学百科：回归分析

3. 什么是回归分析？回归分析有什么用？主要解决什么问题？

我只介绍一元线性回归的基本思想。
我们作一系列的随机试验，得到n组数据：
(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn).
如果我们研究的是确定性现象，当然这n个点是在同一直线上的。但是现在X与Y都是随机变量，即使X与Y之间真的存在线性关系，即确实有Y=aX+b的关系成立，由于随机因素的作用，一般地说，这n个点也不会在同一直线上。而X与Y之间实际上并不存在线性关系，由于随机因素的作用，这n个点在平面上也可能排成象在一条直线上那样的。回归分析，就是要解决这样的问题，即从试验得到的这样一组数据，我们是否应该相信X与Y之间存在线性关系，这当然要用到概率论的思想与方法。

4. 什么是回归分析？回归分析有什么用？主要解决什么问题？

回归分析,也有称曲线拟合.
当在实验中获得自变量与因变量的一系列对应数据,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xn,yn)时,要找出一个已知类型的函数,y=f(x) ,与之拟合,使得实际数据和理论曲线的离差平方和:∑[yi-f(xi)]^2（从i=1到i=n相加）为最小.
这种求f(x)的方法，叫做最小二乘法。
求得的函数y=f(x)常称为经验公式,在工程技术和科学研究的数据处理中广泛使用.
最普遍的是直线(一次曲线)拟合,在现代质量管理上,对散布图的相关分析上也用此法.
当然,以上仅介绍了回归分析的一部分简要内容,要详细了解,应读大学,或自学到这个程度.我是自学的,我想你只要坚持不懈的努力,也是会成功的.

5. 什么是回归分析？回归分析有什么用？主要解决什么问题

回归分析主要是研究变量之间的因果关系的。
例如：1、我想知道：吃的越多，体重就越大吗？那么，为了验证这一假设，可以选择进食量为自变量，体重为因变量，进行线性回归分析，根据分析的结论来判断是否真的是吃的越多，体重就越大。
2、某商场想知道商场的环境、服务质量、商品价格和商品质量这四个因素是不是会影响消费者的满意度？此时，以商场的环境、服务质量、商品价格和商品质量这四个因素作为自变量，消费者的满意度作为因变量，进行多元线性回归分析，则可以得出这四个自变量中哪几个可以影响消费者满意度，并且影响的程度有多大。
更多数据分析答疑、文章、视频教程，请到谦瑞数据官方网站观看。

6. 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

7. 回归分析的基本步骤是什么？

“回归分析”的定义

8. 逐步回归分析比回归分析有什么优点

逐步回归分析选择自变量以建立最优回归方程的回归分析方法。最优回归方程，指在回归方程中，包含所有对因变量有显著影响的自变量，而不包含对因变量影响不显著的自变量。
过程是：按自变量对因变量影响效应，由大到小逐个把有显著影响的自变量引入回归方程，而那些对因变量影响不显著的变量则可能被忽略。另外，已被引入回归方程的变量在引入新变量后，其重要性可能会发生变化，当效应不显著时，则需要从回归方程中将此变量剔除。


SPSS进行逐步回归分析：
在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。