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第二十六章 回歸分析

本章重點

1、回歸分析

2、回歸分析和相關分析的聯系

3、一元線性回歸模型

4、最小二乘估計法

5、模型的檢驗和預測

知識點一、回歸模型

(一)回歸分析的概念

1、回歸分析：就是根據相關關系的具體形態，選擇一個合適的數學模型，來近似地表達變量間的依賴關系。

2、回歸分析和相關分析的關系(互相補充)

3、進行回歸分析時，首先需要確定因變量和自變量。

(二)一元線性回歸模型：描述兩個變量之間相關關系的最簡單的回歸模型。一元線性回歸是只涉及一個自變量的回歸問題。

(三)回歸方程：描述因變量Y的期望E(Y)如何依賴自變量X的方程。

知識點二、最小二乘法

一、最小二乘法：因變量的觀測值yi與估計值 yi 之間的離差平方和最小來估計參數 β0 和β 1 的方法 。 (單選)

二、最小二乘法是對回歸模型進行參數估計的方法。(單選)

知識點三、模型的檢驗與預測

一、回歸模型的擬合效果分析：

1、決定系數：也稱為R2，可以測度回歸直線對樣本數據的擬合程度。

2、決定系數的取值：在0到1之間。決定系數越高，模型的擬合效果就越好，即模型解釋因變量的能力越強。

二、模型預測：利用估計的回歸模型預估因變量數值。

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（責任編輯：xy）

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