什么时候用回归分析
答：一、优点 1、它表明自变量和因变量之间的显著关系；2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。回归分析也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。二、...
答：什么是回归问题的回答如下：回归问题是指在统计学和机器学习中，通过分析一个或多个自变量与一个连续因变量之间的关系，来预测或建立一个数学模型的问题。下面将从回归问题的定义、应用领域、回归模型和评估指标等方面进行详细介绍。一、回归问题的定义 回归问题是指在给定一组自变量的情况下，通过找到最佳...
答：用于分析二组数据是否存在关联性，或关联性的程度是多少的时候用回归分析。比如：化肥的用量与产量的关系。化肥用量 产量 1KG/亩 100KG 2KG/亩 150KG 3KG/亩 200KG 可以分析一下用量与产量是否存在关联
答：③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。④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...
答：造成这个错误的原因就是他们没有认识到数据是高度相关的。对于时间序列，我们不能通过随机分配去安排训练集和测试集，否则就会出现“利用未来数据”来预测“过去走向”的问题。这个时候，即使你的模型在你的测试集表现出色，也不代表他真的能预测未来股价的走向。总结时间序列和回归分析的主要区别在于对数据...
答：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...
答：运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,分为回归和多重回归分析;按照自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;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...
答：回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。 在相关分析中 两个变量必须同时都是随机变量 如果其中的一个变量不是随机变量 就不能进行相关分析 这是相关分析方法本身所决定的。对于回归分析 其中的因变量肯定为随机变量 这是回归分析方法本身所决定的 而自变量则可以是普通变量 有确定的取值 也可以是随机...
答：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...
答：方差分析或线性回归分析用于确定两种或两种以上的变量间相互依赖的定量分析。线性回归分析是利用数理统计中回归分析来确定两种及两种以上变量之间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，当变量或者数据太多无法计算或得出结论，用线性回归分析可以得出结论。
网友评论：
崔卷13765257149：
回归分析(统计分析方法) - 百科
64284柳吉
： 回归分析是研究变量之间的统计相关关系的一种统计方法.它从自变量和因变量的一组观测数据出发,寻找一个函数式,将变量之间的统计相关关系近似地表达出来.这个能够近似表达自变量与因变量之间关系的函数式.而时间序列更加偏向去有明显的以时间为分割点,某个变量随着时间的推移产生变化.近似于自变量与时间之间的关系.
崔卷13765257149：
回归分析检验的时候什么时候用a什么时候用a/2? -
64284柳吉
：[答案] 看检验的是单侧问题还是双侧问题咯.单侧用5%双侧用2.5%.
崔卷13765257149：
回归分析和方差分析的区别什么时候用方差分析什么时候用回归分析,为什么回归分析也可以用t值检验? -
64284柳吉
：[答案] 方差分析主要用来研究数据分布的离散与集中,稳定与波动的情况,回归分析是通过数据的分布情况拟合出其分布规律.两者不是一回事
崔卷13765257149：
spss软件中,回归分析方法,什么时候用“进入”,什么时候用“逐步”. -
64284柳吉
： 只有当有多个自变量时,才需要进行选择,一般用“逐步”较好.
崔卷13765257149：
回归分析的作用是什么?
64284柳吉
： 数据回归分析的目的和意义是将一系列影响因素和结果进行一个拟合,拟合出一个方程,然后通过将这个方程应用到其他同类事件中,可以进行预测.在统计学中,回归分...
崔卷13765257149：
reduced major axis regression什么时候用 -
64284柳吉
： 压轴回归分析(reduced major axis),也叫模型2回归或者SMA回归.这一方法适用于当数据变量具有误差,且科研人员自身无法控制时.这样的情况比普通最小二乘法(OLS)更适合(根据我对我数据结果比较,RMA斜率比OLS的大,截距又略小于OLS),也有说法当Y与X之间相关系数>0.9时,OLS与RMA无需区分.目前关于这个回归的可以利用一个叫做RMA software的软件,可以直接计算两组数据的slope和截距.在R语言上也有一些包可以处理,比如lmodel2包(相关教程:网页链接)以及smatr包.均可以实现模型2回归.
崔卷13765257149：
非线性回归的应用 -
64284柳吉
： 对实际科学研究中常遇到不可线性处理的非线性回归问题,提出了一种新的解决方法.该方法是基于回归问题的最小二乘法,在求误差平方和最小的极值问题上,应用了最优化方法中对无约束极值问题的一种数学解法——单纯形法.应用结果证...
崔卷13765257149：
怎么判断用线性回归还是非线性回归? -
64284柳吉
： 优先选择线性回归,因为线性回归容易处理.也可以选择非线性回归.非线性回归很复杂,而线性回归的方法基本上前人已经完善的差不多了. 处理可线性化处理的非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用...
崔卷13765257149：
岭回归和最小二乘法的区别是什么?什么时候比较适合用岭回归 -
64284柳吉
： 岭回归(英文名:ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实...
