
回歸分析的目的
本文介紹回歸分析的目的,回歸分析的目的大致可分為兩種:
第一,“預測”。預測目標變量,求解目標變量y和說明變量(x1,x2,…)的方程。
y=a0+b1x1+b2x2+…+bkxk+誤差(方程A)
把方程A叫做(多元)回歸方程或者(多元)回歸模型。a0是y截距,b1,b2,…,bk是回歸系數。當k=l時,只有1個說明變量,叫做一元回歸方程。根據最小平方法求解最小誤差平方和,非求出y截距和回歸系數。若求解回歸方程.分別代入x1,x2,…xk的數值,預測y的值。
第二,“因子分析”。因子分析是根據回歸分析結果,得出各個自變量對目標變量產生的影響,因此,需要求出各個自變量的影響程度。
希望初學者在閱讀接下來的文章之前,首先學習一元回歸分析、相關分析、多元回歸分析、數量化理論I等知識。
根據最小平方法,使用Excel求解y=a+bx中的a和b。那么什么是最小平方法?
分別從散點圖的各個數據標記點,做一條平行于y軸的平行線,相交于圖中直線(如下圖)
平行線的長度在統計學中叫做“誤差”或者‘殘差”。誤差(殘差)是指分析結果的運算值和實際值之間的差。
接這,求平行線長度曲平方值??梢园哑椒街悼醋鲞呴L等于平行線長度的正方形面積(如下圖)
最后,求解所有正方形面積之和。確定使面積之和最小的a(截距)和b(回歸系數)的值(如下圖)。
使用Excel求解回歸方程;“工具”→“數據分析”→“回歸”,具體操作步驟將在后面的文章中具體會說明。
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