¿Qué es el análisis de regresión y cuál es la función de utilizar el análisis de regresión?
El análisis de regresión es un método de análisis estadístico que determina la relación cuantitativa interdependiente entre dos o más variables.
Se usa ampliamente. El análisis de regresión se puede dividir en análisis de regresión simple y análisis de regresión múltiple según la cantidad de variables involucradas, y se puede dividir en análisis de regresión simple y; análisis de regresión múltiple según las variables independientes y Los tipos de relaciones entre variables dependientes se pueden dividir en análisis de regresión lineal y análisis de regresión no lineal. Si solo se incluyen una variable independiente y una variable dependiente en el análisis de regresión, y la relación entre las dos se puede aproximar mediante una línea recta, este análisis de regresión se denomina análisis de regresión lineal. Si se incluyen dos o más variables independientes en el análisis de regresión y existe una correlación lineal entre las variables independientes, se denomina análisis de regresión lineal múltiple.
Información ampliada:
Pasos del análisis de regresión
1. Determinar las variables
Borrar el objetivo específico de predicción y determinar el dependiente. variable. Si el objetivo de pronóstico específico es el volumen de ventas del próximo año, entonces el volumen de ventas Y es la variable dependiente. A través de la investigación de mercado y la revisión de datos, encuentre los factores de influencia relevantes del objetivo de pronóstico, es decir, las variables independientes, y seleccione los principales factores de influencia.
2. Establecer un modelo de predicción
Calcular con base en los datos estadísticos históricos de variables independientes y variables dependientes, y establecer una ecuación de análisis de regresión sobre esta base, es decir, un análisis de regresión. modelo de predicción.
3. Realizar análisis de correlación
El análisis de regresión es un análisis estadístico matemático de factores que influyen causalmente (variables independientes) y objetos de predicción (variables dependientes). La ecuación de regresión establecida es significativa sólo cuando efectivamente existe alguna relación entre la variable independiente y la variable dependiente. Por lo tanto, si los factores como variables independientes están relacionados con el objeto de predicción como variable dependiente, cuál es la correlación y qué tan seguro es juzgar el grado de correlación se han convertido en cuestiones que deben resolverse en el análisis de regresión. Para realizar un análisis de correlación, generalmente es necesario descubrir la relación de correlación y utilizar el tamaño del coeficiente de correlación para juzgar el grado de correlación entre la variable independiente y la variable dependiente.
4. Calcule el error de predicción
Si el modelo de predicción de regresión se puede utilizar para la predicción real depende de la prueba del modelo de predicción de regresión y del cálculo del error de predicción. Solo cuando la ecuación de regresión pasa varias pruebas y el error de predicción es pequeño se puede utilizar la ecuación de regresión como modelo de predicción para la predicción.
5. Determine el valor predicho
Utilice el modelo de predicción de regresión para calcular el valor predicho, realice un análisis completo del valor predicho y determine el valor predicho final.
Enciclopedia Baidu-Análisis de regresión