回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。回归分析按照涉及的自变量的多少,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。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。
回归分析通常包括一下几步:
第一步:根据预测目标,确定自变量和因变量;
第二步:进行相关性分析;
第三步:建立回归模型;
第四步:检验回归模型,计算预测误差;
第五步:运用回归模型,计算并确定预测值。
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