回归分析的基本步骤

今天来聊聊关于回归分析的基本步骤的文章，现在就为大家来简单介绍下回归分析的基本步骤，希望对各位小伙伴们有所帮助。

1、回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

2、步骤1.确定变量明确预测的具体目标，也就确定了因变量。

3、如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。

4、通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。

5、2.建立预测模型依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

6、3.进行相关分析回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。

7、只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。

8、因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。

9、进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。

10、4.计算预测误差回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。

11、回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。

12、5.确定预测值利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

相信通过回归分析的基本步骤这篇文章能帮到你，在和好朋友分享的时候，也欢迎感兴趣小伙伴们一起来探讨。