回归分析预测法 从本章起将讨论定量预测技术 第三章的基本思路来源于数学分析中数理统计的回归分析方法,将因素之间的规律(利用已知统计)设为按一定数学模型变化的运动轨迹,并假定:未来的变化仍然是在已知的条件下进行,运动轨迹将不会发生畸变。第一节回归分析的基本概念 一基本概念1回归分析的来由:20世纪初,英统计学家研究父子身高的遗传统计,高个子父母下一代比父亲更高的概率小于比他矮的概率,而矮个子父亲
回归分析预测法出自 MBA智库百科( )什么是回归分析预测法 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 wikiE5B882E59CBAE9A284E6B58B o 市场预测 市场预测方法当我们在对市场现象未来发展状况和
??? ?? ??? ??多元线性回归预测法多元线性回归预测法拟合优度检验回归系数的显著性检验回归总体线性的显著性检验预测自相关和多重共线性问题案例分析945415配曲线问题确定变量间函数的类型可根据理论或过去积累的经验予以确定或通过做散点图的方法确定确定相关函数中的未知参数通过变量变换把非线性函数关系转化为线性关系非线性回归预测法一元幂函数回归 非线性回归预测法一元指数回归
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非线性回归模型的形式及其分类 第节直接换元法 举 例
多元线性回归分析预测法出自 MBA智库百科( HYPERLINK :wiki.mbalib :wiki.mbalib)多元线性回归分析预测法(Multi factor line regression method多元线性回归分析法) 目录[ HYPERLINK javascript:toggleToc() 隐藏] HYPERLINK :w
(3)统计假设检验是影响因素是自变量(也称解释变量) 相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法研究两个变量间线性关系的程度用相关系数r来描述判断模型是否成立F近似等于可解释变差与未解释变差之比该比值越大越好可以证明通过了检验后即可进行预测3.模型检验4.多重共性分析 常见的非线性回归模型
概述相关关系的描述与测度(散点图) (scatter diagram)??????相关系数 一元线性回归分析法y?? 根据最小二乘法的要求可得求解 和 的公式如下.1 设定回归方程.2 确定回归系数.3 相关性检验 当确定了 后并根据已知数据组的个数算出f即可查得相应的相关系数临界值当 时则可用回归模型y=abx 来描述
§5-1 一元线性回归五应用举例例6-1 在某产品表明腐蚀刻线下表是试验活得的腐蚀时间(x)与腐蚀深度(y)间的一组数据试研究两变量(xy)之间的关系10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 1204681316171925252946208
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