线性回归分析法.doc
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相关资料
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一元线性回归分析和多元线性回归分析一元线性回归分析1.简单介绍当只有一个自变量时,称为一元回归分析(研究因变量和自变量之间的相关关系);当自变量有两个或多个时,则称为多元回归分析(研究因变量和自变量,,…,之间的相关关系)。如果回归分析所得到的回归方程关于未知参数是线性的,则称为线性回归分析;否则,称为非线性回归分析。在实际预测中,某些非线性关系也可以通过一定形式的变换转化为线性关系,所以,线性回归分析法成为最基本的、应用最广的方法。这里讨论线性回归分析法。2.回归分析法的基本步骤回归分析法的基本步骤如下
财务预测利用线性回归分析法预测资金需求量.doc
财务预测:利用线性回归分析法预测资金需求量一、任务要求请根据上市公司或你实习的单位近年来销售额,资金占用量,及其预计资产负债率情况下,利用回归分析法进行资金需求量的预测。注:资金占用量,可能根据资产总额反映。可以按总额进行资金预测,也可以按货币资金、应收帐款等分项预测资金需求。二、任务目的掌握线性回归预测方法;掌握EXCEL在资金预测中的应用;三、工作步骤1、根据历史资料,统计出历年销售额X及其对应的资金需要量Y;2、利用EXCEL中的数据分析功能求解,求出A与B值;3、根据Y=A+BX进行在特定销售额的
回归分析法.ppt
均匀试验设计的基本步骤由于U表没有整齐可比性,所以试验结果的分析不能用方差分析法。均匀设计通常采用直观分析法和回归分析法。(1)直观分析法:如果试验的目的只是为了寻找一个较优的工艺条件而又缺乏计算工具,这时可以采用与正交试验设计类似的直观分析法,即从已做的试验均匀设计试验结果分析中挑1个试验指标最好的试验点,该点相应的因素水平组合即为欲寻找的较优的工艺条件。(2)回归分析法:在条件允许的情况下,均匀设计的结果分析最好采用回归分析法。试验结果回归分析拟解决如下问题:a.得出反映各试验因素与试验指标关系的回归
02线性回归.docx
线性回归专题一元线性回归在客观世界中普遍存在着变量之间的关系。变量之间的关系一般来说可分为确定性的与非确定性的两种。确定性关系是指变量之间的关系可以用函数关系来表达。另一种非确定性的关系即所谓相关关系。例如人的身高与体重之间存在着关系,一般来说,人高一些,体重要重一些,但同样高度的人,体重往往不相同。人的血压与年龄之间也存在着关系,但同年龄的人的血压往往不相同。气象中的温度与湿度之间的关系也是这样,这是因为我们涉及的变量(如体重、血压、湿度)是随机变量,上面所说的变量关系是
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