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直线回归分析中.

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3)在回归-2/之前要画散点图，只有散点分布为直线，才适用回归/ 。3)在回归-2/之前要画散点图，只有散点分布为直线，才适用回归/，直线关联，回归 分析 ， 的基本步骤是什么？回归-2/有以下类型的模型:单变量回归-2/和多变量回归-2/如下:当所研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，称为单变量回归/123 。

1、解释 回归系数的含义问题1:给出样本回归方程，并说明回归系数直线-1/方程的实际意义:当两个变量X和Y之间存在显著的线性相关时，应用最小二乘法确定一个最优方程直线直线ya b是最理想的直线 。回归截距A:直线的Y轴截距代表直线的起点 。回归系数B: 。

影响Y的平均变化的数字 。也就是说，X每增加一个单位，Y就变化b个单位 。问题2: 回归系数的经济意义，因变量的平均值每增加一个单位的自变量 。问题3:回归-1/方程中系数的介绍，给出了表示自变量X对因变量Y影响的参数 。回归系数越大，X对Y的影响越大，一个正的回归系数表示Y随着X的增大而增大，一个负的回归系数表示Y随着X的增大而减小..回归方程YbX a中的斜率b ， 

2、应用 直线相关与 回归时应注意哪些问题?答案:1) 。当两个变量为直线回归分析时，要求因变量Y服从正态分布，通常自变量X是可以精确测量或严格控制的因素 。2)使回归-2/有意义，不要使回归-2/两个不相关的事物或现象 。3)在回归-2/之前要画散点图，只有散点分布为直线，才适用回归/ 。此外，还要注意是否存在异常值，即绝对残差值特别大的观测点 。如果它们是由错误引起的 ， 它们应该被纠正或删除 。
【直线回归分析中.】
3、应用 直线相关与 回归时应注意哪些问题答案:1) 。当两个变量为直线回归分析时，要求因变量Y服从正态分布，通常自变量X是可以精确测量或严格控制的因素 。2)使回归-2/有意义，不要使回归-2/两个不相关的事物或现象 。3)在回归-2/之前要画散点图，只有散点分布为直线 ， 才适用回归/ 。此外，还要注意是否存在异常值，即绝对残差值特别大的观测点 。如果它们是由错误引起的 ， 它们应该被纠正或删除 。

4、 回归 分析模型有哪些种类?回归分析有以下类型的模型:单变量回归-2/和多变量回归 。当所研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，称为单变量回归 分析，当所研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时 ， 称为多变量回归 分析 。如果因变量是一个(非时间的)连续变量(即一般数量数据)，设自变量个数为k，当k = 1时 ， 则回归-2/的类型为:①直线-1/ 。②通过直线回归分析(以下简称曲线拟合)实现的简单曲线；③非线性曲线拟合；④一般多项式曲线拟合；⑤正交多项式曲线拟合 。

当同时对多个因变量进行回归-2/时，称为多重回归-2/ 。在多元回归 -2/中，简单实用的是多元线性回归 分析(有些自变量可以是原始观测指标的一些初等变换的结果，如对数变换、开平根变换 ， 因为这里所说的线性，这是本文要讨论的问题 。

5、 直线相关、 回归 分析的基本步骤是什么?3，correlation分析:回归分析因果因素(自变量)和预测因素(因变量)的数理统计分析 。方程回归只有在自变量和因变量之间存在一定关系时才有意义 。因此，作为自变量的因子与作为因变量的预测对象是否相关，相关程度和判断相关程度的程度是回归-2/中必须解决的问题 。通常需要相关性分析相关性，用相关系数来判断自变量与因变量的相关程度 。
如果预测目标是下一年的销售量，销售量y就是因变量 。通过市场调研和资料查阅，找出与预测目标相关的相关影响因素，即自变量，选择主要影响因素 ， 【答案】2 。预测模型的建立:根据自变量和因变量的历史统计数据，建立方程回归 分析，即回归 分析预测模型，【答案】3 。进行相关分析:回归分析因果因素(自变量)和预测因素(因变量)的数理统计分析 。

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