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回歸分析的概念是什么

2022-02-07 初級會計職稱 539人瀏覽
老師回答
回歸分析是指分析因變量和自變量之間關系,回歸分析的基本思想是:雖然自變量和因變量之間沒有嚴格的、確定性的函數關系,但可以設法找出最能代表它們之間關系的數學表達形式。
1、回歸分析有很廣泛的應用,例如實驗數據的一般處理,經驗公式的求得,因素分析,產品質量的控制,氣象及地震預報,自動控制中數學模型的制定等等。
2、回歸分析主要處理變量的統計相關關系。
步驟確定變量
明確預測的具體目標,也就確定了因變量。如預測具體目標是下一年度的銷售量,那么銷售量Y就是因變量。通過市場調查和查閱資料,尋找與預測目標的相關影響因素,即自變量,并從中選出主要的影響因素。
建立預測模型
依據自變量和因變量的歷史統計資料進行計算,在此基礎上建立回歸分析方程,即回歸分析預測模型。
進行相關分析
回歸分析是對具有因果關系的影響因素(自變量)和預測對象(因變量)所進行的數理統計分析處理。只有當自變量與因變量確實存在某種關系時,建立的回歸方程才有意義。因此,作為自變量的因素與作為因變量的預測對象是否有關,相關程度如何,以及判斷這種相關程度的把握性多大,就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析,一般要求出相關關系,以相關系數的大小來判斷自變量和因變量的相關的程度。
計算預測誤差
回歸預測模型是否可用于實際預測,取決于對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗,且預測誤差較小,才能將回歸方程作為預測模型進行預測。
確定預測值
利用回歸預測模型計算預測值,并對預測值進行綜合分析,確定最后的預測值。
注意問題
應用回歸預測法時應首先確定變量之間是否存在相關關系。如果變量之間不存在相關關系,對這些變量應用回歸預測法就會得出錯誤的結果。
正確應用回歸分析預測時應注意:
①用定性分析判斷現象之間的依存關系;
②避免回歸預測的任意外推;
③應用合適的數據資料;
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王惟燁

ACCA、CPA

高頓會計研究院特聘講師,《會計職稱四維考霸》編者

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