什么是回归分析？回归分析有什么用？主要解决什么问题？

1. 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

2. 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。

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。
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6. 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。

7. 回归分析有什么作用?

什么是回归分析，运用回归分析有什么作用  
 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。
  什么是回归分析，运用回归分析有什么作用  
 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.
  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.
  多元线性回归分析有什么作用？通常可以得到那些结果  
 可以建立预测模型，用多个自变量预测因变量。可以得到的结果是，哪些自变量预测显著，哪些不显著，整个模型的预测效果精确度如何，等等。（南心网 SPSS数据统计分析）
 
  
  为什么用回归分析，什么情况下用，回归分析有什么实际意义  
 回归分析其实也就是一个预测，就像天气功报，你不能完全把握，但是人总是这样，一种现象一定要用个规律来解释，这样才放心。其实就是在你不知道结果情况下，预测一下！
  逐步回归分析比回归分析有什么优点  
 它的主要思路是在考虑的全部自变量中按其对的作用大小, 显著程度大小或者说贡献大小, 由大到小地逐个引入回归方程, 而对那些对作用不显著的变量可能始终不被引人回归方程。另外, 己被引人回归方程的变量在引入新变量后也可能失去重要性, 而需要从回归方程中剔除出去。引人一个变量或者从回归方程中剔除一个变量都称为逐步回归的一步, 每一步都要进行检验, 以保证在引人新变量前回归方程中只含有对影响显著的变量, 而不显著的变量已被剔除。
  什么是逐步回归分析？什么情况下使用？  
 逐步回归在做多元线性回归分析时使用，当自变量较多时，我们需要选择对因变量有显著影响的变量，而舍去对因变量无显著影响的变量，最好的方法就是回归分析
  在回归分析中,F检验和t检验各有什么作用?  
 一元线性回归里t检验和f检验等价，但在多元线性回归里，t检验可以检验各个回归系数显著性，f检验用来检验总体回归关系的显著性。
 
 t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性，而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系，并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系。
 
 在一般情形下,t检验与F检验的结果没有必然联系;但当解释变量之间两两不相关时,若所有解释变量的系数均通过t检验,那么回归方程也能通过F检验。

8. 是回归分析的哪种方法是什么意思

回归分析是一种数学模型。当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。【摘要】
是回归分析的哪种方法是什么意思【提问】
回归分析是一种数学模型。当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。【回答】
回归分析包括线性回归和非线性回归这两种【回答】
请解释一下【提问】
图片里面并没有公式【回答】
那这个属于什么方程【提问】
实习生的数字医疗认知情况分析=-0.2377+0.2915*实习满意度+0.4937*学校课程满意度【提问】
这个属于线性回归方程。自变量与因变量存在线性相关。【回答】
实习生的数字医疗认知情况分析为因变量【回答】
实习满意度和学校课程满意度均为自变量【回答】