回归分析概述

确定性关系与非确定性关系

        变量与变量之间的关系分为确定性关系和非确定性关系，函数表达确定性关系。研究变量间的非确定性关系，构造变量间经验公式的数理统计方法称为回归分析。

回归分析基本概念

        回归分析是指通过提供变量之间的数学表达式来定量描述变量间相关关系的数学过程，这一数学表达式通常称为经验公式。我们不仅可以利用概率统计知识，对这个经验公式的有效性进行判定，同时还可以利用这个经验公式，根据自变量的取值预测因变量的取值。如果是多个因素作为自变量的时候，还可以通过因素分析，找出哪些自变量对因变量的影响是显著的，哪些是不显著的。

回归分析的一般步骤

第1步 确定回归方程中的因变量和自变量。

第2步 确定回归模型。

第3步 建立回归方程。

第4步 对回归方程进行各种检验。

         拟合优度检验

        回归方程的显著性检验

        回归系数的显著性检验

第5步 利用回归方程进行预测。

线性回归分析

基本概念

         线性回归假设因变量与自变量之间为线性关系，用一定的线性回归模型来拟合因变量和自变量的数据，并通过确定模型参数来得到回归方程。根据自变量的多少，线性回归可有不同的划分。当自变量只有一个时，称为一元线性回归，当自变量有多个时，称为多元线性回归。

统计原理

一元回归方程和多元回归方程