回歸分析是什么意思
精選回答
回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。這種關系通常用函數Y=f(X)來表示，其中X代表自變量，Y代表因變量，f則代表了回歸模型。
回歸分析的特點
定量關系：回歸分析旨在揭示變量之間的具體數量關系。
預測性：通過建立的回歸模型，可以預測因變量在給定自變量值下的可能取值。
因果分析：雖然回歸分析本身不直接證明因果關系，但它可以揭示變量之間的依賴關系，為進一步的因果推斷提供基礎。
回歸分析的分類
回歸分析可以根據不同的標準進行分類：
按變量數量：
一元回歸分析：只涉及一個自變量和一個因變量。
多元回歸分析：涉及兩個或兩個以上的自變量和一個因變量。
按關系類型：
線性回歸分析：自變量和因變量之間的關系是線性的，即可以用一條直線來近似表示。
非線性回歸分析：自變量和因變量之間的關系不是線性的，需要用非線性函數來描述。
回歸分析的優(yōu)點
1.表明自變量和因變量之間的顯著關系;
2.表明多個自變量對一個因變量的影響強度。
它也允許去比較那些衡量不同尺度的變量之間的相互影響，如價格變動與促銷活動數量之間聯(lián)系。有利于幫助市場研究人員，數據分析人員以及數據科學家排除并估計出一組最佳的變量，用來構建預測模型。
回歸分析的缺點
算法相對簡單。
回歸分析與相關分析的區(qū)別
1.定義不同
相關分析研究變量之間相關的方向和相關的程度。但是相關分析不能指出變量間相互關系的具體形式，也無法從一個變量的變化來推測另一個變量的變化情況。
回歸分析則是研究變量之間相互關系的具體形式，它對具有相關關系的變量之間的數量聯(lián)系進行測定，確定一個相關的數學方程式，根據這個數學方程式可以從已知量來推測未知量，從而為估算和預測提供了一個重要的方法。
2.研究目的不同
若僅僅為了了解兩變量之間呈直線關系的密切程度和方向，選用相關分析；若僅僅為了建立由自變量推算因變量的直線回歸方程，選用回歸分析。
3.變量不同
相關分析中所有的變量都必須是隨機變量；回歸分析中，自變量是確定的，因變量是隨機的。
回歸分析和相關分析的聯(lián)系
相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析是相關分析的深入和延續(xù)。二者有共同的研究對象，在具體應用時，常常必須互相補充。相關分析需要依靠回歸分析來表明現象數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表明現象數量變化的相關程度。只有當變量之間存在著高度相關時，進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。
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