毕业论文回归分析预测法

回归分析定义利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法回归分析分类根据因变量和自变量的个数来分类：一元回归分析，多元回归分析根据因变量和自变量的函数表达式来分类：线性回归分析，非线性回归分析几点说明通常情况下，线性回归分析是回归分析法中最基本的方法，当遇到非线性回归分析时，可以借助数学手段将其化为线性回归；因此，主要研究线性回归问题，一点线性回归问题得到解决，非线性回归也就迎刃而解了在社会经济现象中，很难确定因变量和自变量之间的关系，它们大多是随机性的，只有通过大量统计观察才能找出其中的规律。随机分析是利用统计学原理来描述随机变量相关关系的一种方法由回归分析法的定义知道，回归分析可以简单的理解为信息分析与预测。信息即统计数据，分析即对信息进行数学处理，预测就是加以外推，也就是适当扩大已有自变量取值范围，并承认该回归方程在该扩大的定义域内成立，然后就可以在该定义域上取值进行“未来预测”。当然，还可以对回归方程进行有效控制相关关系：可以分为确定关系和不确定关系。但是不论是确定关系或者不确定关系，只要有相关关系，都可以选择一适当的数学关系式，用以说明一个或几个变量变动时，另一个变量或几个变量平均变动的情况回归分析主要解决的问题回归分析主要解决方面的问题确定变量之间是否存在相关关系，若存在，则找出数学表达式根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值，且估计这种控制或预测可以达到何种精确度回归分析步骤根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程求出合理的回归系数进行相关性检验，确定相关系数在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状况，并计算预测值的置信区间回归分析的有效性和注意事项有效性用回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。若各个自变量可以由人工控制或易于预测，而且回归方程也较为符合实际，则应用回归预测是有效的，否则就很难应用注意事项为使回归方程较能符合实际，首先应尽可能定性判断自变量的可能种类和个数，并在观察事物发展规律的基础上定性判断回归方程的可能类型；其次，力求掌握较充分的高质量统计数据，再运用统计方法，利用数学工具和相关软件从定量方面计算或改进性判断常用概念实际值实际观测到的研究对象特征数据值理论值根据实际值我们可以得到一条倾向线，用数学方法拟合这条曲线，可以得到数学模型，根据这个数学模型计算出来的、与实际值相对应的值，称为理论值表示符号一元线性回归一元线性回归，就是只涉及一个自变量的回归；自变量和因变量之间的关系是线性关系的回归；因变量与自变量之间的关系用一条线性方程来表示的回归方法步骤回归问题分析的方法收集数据建立一个适合相关问题的回归函数通过学习已有的数据，对函数的未知参数进行估计回归方程及回归系数的显著性检验利用这个模型去预测/分类新的数据回归分析的原理目的是为了找出一个最能够代表所有观测资料的函数，用这个函数来表示因变量与自变量的关系。回归的基本模型一般可以表示为：Y=f(X ,u)，其中Y为因变量，X为自变量，u为未知参数回归分析方法分类根据用途可以有多种分类，单变量的线性回归模型，多变量的线性回归模型，广义线性回归模型，概率单位回归模型，逻辑回归模型，曲线回归模型，岭回归模型，主成分回归模型等进步是留给时间最美的礼物标签: 回归分析好文要顶 关注我 收藏该文 MwingFly关注 - 5粉丝 - 13+加关注0 0« 上一篇： 随机过程 » 下一篇： 回归分析——开篇

回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。应注意的问题：应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系；②避免回归预测的任意外推；③应用合适的数据资料；拟合所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1,λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点,用一条光滑的曲线连接起来.因为这条曲线有无数种可能,从而有各种拟合方法.拟合的曲线一般可以用函数表示.根据这个函数的不同有不同的拟合名字。在MATLAB中可以用polyfit来拟合多项式。

回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。1）依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回归分析法中，自变量有两个以上。2）按照因变量的类型，回归方法可分为线性回归分析法和非线性回归分析法。3）按照回归线的形状分类时，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，则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非线性关系，则称为多元非线性回归分析。1. 线性回归线性回归是世界上最知名的建模方法之一。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计的。这些模型被叫作线性模型。在线性模型中，因变量是连续型的，自变量可以是连续型或离散型的，回归线是线性的。

是用于预测今后的因变量的变化的分析方法。

回归分析预测法的步骤：

1、根据预测目标，确定自变量和因变量，明确预测的具体目标，也就确定了因变量。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。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。

2、建立回归预测模型，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。

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。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。

4、检验回归预测模型，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。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。

5、计算并确定预测值，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。

回归分析法的运用：

1、回归分析预测法是一类比较经典，也比较实用的预测方法。正是由于它经典，因此也就成熟，再加上比较容易理解，运用也就比较广泛。

2、相比之下，其中的线性回归预测法和非线性回归预测法的运用更广些。在实际使用过程中，如果在选择具体的方法和模型时能对数据做较为详细的分析，对散点图的观察分析也能仔细一点的话，预测结果也就会比较令人满意的。

3、回归分析最大的特点就是在偶然中发现必然，而实际情况却常常是千变万化的，有时偶然因素的影响也会超过必然，这时预测结果也就不能很如意，这就要求在预测工作中不能机械，要会灵活运用，要注意了解会影响预测结果的偶然情况，以便对预测结果进行适当修正。

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。常见的回归分析方法有以下6种：1、线性回归方法：通常因变量和一个（或者多个）自变量之间拟合出来是一条直线（回归线），可以用一个普遍的公式来表示：Y（因变量）=a*X（自变量）+b+c，其中b表示截距，a表示直线的斜率，c是误差项；2、逻辑回归方法：通常是用来计算“一个事件成功或者失败”的概率，此时的因变量一般是属于二元型的（1 或0，真或假，有或无等）变量。以样本极大似然估计值来选取参数，而不采用最小化平方和误差来选择参数，所以通常要用log等对数函数去拟合；3、多项式回归方法：通常指自变量的指数存在超过1的项，这时候最佳拟合的结果不再是一条直线而是一条曲线；4、岭回归方法：通常用于自变量数据具有高度相关性的拟合中，这种回归方法可以在原来的偏差基础上再增加一个偏差度来减小总体的标准偏差；5、套索回归方法：通常也是用来二次修正回归系数的大小，能够减小参量变化程度以提高线性回归模型的精度；6、ElasticNet回归方法：是Lasso和Ridge回归方法的融合体，使用L1来训练，使用L2优先作为正则化矩阵。当相关的特征有很多个时，ElasticNet不同于Lasso，会选择两个。温馨提示：1、以上解释仅供参考，不作任何建议。2、投资有风险，入市需谨慎。应答时间：2021-08-11，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~