回归分析预测法的概念

1. 回归分析预测法的概念

回归分析预测法(Regression Analysis Prediction Method)回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法，常用于中短期预测。

2. 回归分析预测法的分类

回归分析预测法有多种类型。依据相关关系中自变量的个数不同分类，可分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法。在一元回归分析预测法中，自变量只有一个，而在多元回归分析预测法中，自变量有两个以上。依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为线性回归预测和非线性回归预测。

3. 回归预测

回归预测是利用具有相关关系的两个或两个以上的变量间的关系，确定当一个或几个变量的变化对另一个特定变量的影响程度。根据变量数分为一元和多元回归，根据回归曲线形态分为线性回归和非线性回归。
回归模型为公式[58]（3—2）表述。

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式中：  为自变量；t为因变量；bi为偏回归参数，i=1，2，3，…，n的整数。
回归显著性检验包括可决系数（R2即为回归平方和与总平方和之比）计算和显著性检验t检验和F检验。

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当多元回归时，往往多重判定系数  。
显著性检验

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式中：  为第i个回归系数；  。
拒绝域为  （其中α=0.05），说明因变量的回归效果显著。
显著性检验

中国油气战略储备研究

式中：k为回归方程中回归系数的个数。
拒绝域为F＞Fα（其中α=0.05）（k，n－k－1），说明所给模型中自变量与因变量的关系显著。
回归分析预测基本步骤分为4个阶段：首先根据研究的目的和问题将变量分为自变量和因变量，再找出适合数据变化基本规律的数学模型表达式，第三步对该模型进行回归显著性检验，最后利用通过检验的回归预测模型根据自变量的变化去估计因变量的值。

4. 回归分析结果怎么分析

从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。对这些关系式的可信程度进行检验。
在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。



扩展资料
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。
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。
参考资料来源：百度百科-回归分析法
参考资料来源：百度百科-回归分析

5. 什么是回归分析？

科普中国·科学百科：回归分析

6. 回归分析预测技术依据是什么原理？

回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。

回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。

1）依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回归分析法中，自变量有两个以上。

2）按照因变量的类型，回归方法可分为线性回归分析法和非线性回归分析法。

3）按照回归线的形状分类时，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，则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，且因变量和自变量之间是非线性关系，则称为多元非线性回归分析。
1. 线性回归
线性回归是世界上最知名的建模方法之一。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计的。这些模型被叫作线性模型。在线性模型中，因变量是连续型的，自变量可以是连续型或离散型的，回归线是线性的。

7. 什么是回归分析

“回归分析”的定义

8. 回归分析法