回归分析如何做,回归分析的内容和步骤是什么？

文章目录：

• 回归分析如何做
• 回归分析的内容和步骤是什么？
• 回归分析的第二步3分钟，看回归分析模型怎么做
• 如何进行回归分析

回归分析如何做

1、确定变量

2、建立预测模型

3、进行相关分析

4、计算预测误差

5、确定预测值

回归分析的内容和步骤是什么？

1、确定变量：

明确定义了预测的具体目标，并确定了因变量。如果预测目标是下一年的销售量，则销售量Y是因变量。通过市场调查和数据访问，找出与预测目标相关的相关影响因素，即自变量，并选择主要影响因素。

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。

3、进行相关分析：

回归分析是因果因素（自变量）和预测因子（因变量）的数学统计分析。只有当自变量和因变量之间存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因子是否与作为因变量的预测对象相关，程度的相关程度以及判断相关程度的程度是在回归分析中必须解决的问题。相关分析通常需要相关性，并且相关度系数用于判断自变量和因变量之间的相关程度。

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回归预测模型的测试和预测误差的计算。回归方程只能通过回归方程作为预测模型来预测，只有当它通过各种测试且预测误差很小时才能预测。

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。

扩展资料：

回归分析的应用：

1、相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。

2、一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

参考资料来源：百度百科-回归分析

回归分析的第二步3分钟，看回归分析模型怎么做

大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。

总有小伙伴想看分析模型，我们就从最简单的回归分析模型讲起。回归分析是所有分析模型里最浅显，最容易懂的，并且回归分析有很多变化形态，能适用于很多问题场景。今天就一起来看一下。

一、为什么叫回归？回归翻译自：regression，最初是统计学家们，关注到：孩子的身高总会向平均身高靠近，即使父母都很高，孩子也不会无限长高下去。从这些研究里，总结出回归分析方法（regression，还有一个意思是：退化，可以说很形象了）。

所以，这里的“回归”只是一个习惯称呼，和业务部门口中的“回归初心”“回归原点”一毛钱关系都没有！在讨论问题的时候，业务部门最喜欢扯“回归”，做数据的小伙伴们，千万别被绕进去了！！！

二、回归模型有什么用？回归模型是用来做：预测的。

在数据分析里，预测分两种：

连续型预测：比如预计销售额是3550万，预测客户15万，预测结果是一个连续型数字。分类预测：比如预计用户接电话/不接电话，预计新品上市后是A级/B级/C级，预测结果不是一个连续型数字，而是一个分类结果。

大部分回归分析模型都是连续型预测（逻辑回归除外）。今天就从最简单的，只有一个变量的简单线性回归分析讲起。

三、如何进行回归分析做回归分析有五步：

第一步：确认是否是预测问题第二步：确认要预测的因变量，影响预测结果的自变量第三步：收集数据，检验数据间关系第四步：计算模型，检验结果第五步：进行预测

看个具体问题场景：某公司在新品上市前，会提前进行宣传，并进行预约。虽然最终上市以后，并非只有预约用户买，但是如果能通过预约人数，预测销售情况，就能提前预判商品会不会受欢迎，从而把控库存情况。具体数据如下表。

拿到问题后，一步步来：

第一步：该场景需要的是预测，要预测的是销售额，是一个连续型变量。

第二步：确认因变量，自变量。该问题中：

因变量（要预测的）：销售额自变量（影响预测结果的）：预约人数没有其他变量了。

拿到数据后，可初步判断两个指标是否有关系，是何种关系，从而选择合适的模型。判断关系，最简单快捷的方法就是：散点图。因此拿到数据以后，可以先做散点图。如上图所示，因变量和自变量之间看起来是有明显线性关系的，因此可以用线性回归来做。

第三步：收集数据，题目已帮忙收集好了，进入下一步。

第四步：进行计算。简单的线性回归，用excel→数据分析→回归即可计算如下图

至于模型解读，略为复杂，我们慢慢看哦

四、模型计算与解读回归分析的模型解读略显复杂，并且包含了大量假设检验的知识，这里先不探讨其复杂原理，给个最简单的判断原则，小伙伴们抄起来能用即可。

模型解读，分为三个部分：

模型本身预测准不准。主要看R平方（如下图蓝色）模型整体是否有效。主要看F检验的结果（如下图橙色）模型里，每个因变量的检验结果（如下图绿色）

从上图可以看出，本次建模的三个检验结果全部通过，表明模型可用。

这次建模只有一个自变量+一个常数项，因此最终模型就是y=60+5x。常数项和自变量的数值，参见下图黄色部分

五、回归分析模型应用有了回归模型，我们就能预测未来情况啦。比如有一款新品，预约人数为4.5万人，则可以代入模型，预测销量为60+5*4.5=82.5万，商品部门就能据此备货了。

六、回归分析局限性没有模型是万能的，回归分析突出弱点有两个：

回归不等于因果！不等于因果！不等于因果！回归模型只能从数据上说明：两个变量存在关系，但是实际上有没有关系，得看具体业务情况。因此千万不要乱用。模型检验可能难以通过。为了演示方便，本文选择的数据非常漂亮，做出来三项检测全部通过，但实际情况会很复杂，出现各种检测不通过的情况，因此也衍生出更多、更复杂的知识点，这个我们后边慢慢分享。

实际上，本文仅仅是开了个头，回归分析有更多应用方式，比如用来预测用户响应/不响应的逻辑回归、用来预测时间走势的时间序列自回归等，小伙伴们先理解了回归分析基本概念，我们再深入

如何进行回归分析

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