企業管理統計學--回歸分析(ppt 27頁)

企業管理統計學--回歸分析目錄：
一、基本問題
二、回歸模型及應用
三、回歸模型的檢驗

企業管理統計學--回歸分析內容提要：
相關分析與回歸分析的區別和聯係：
區別：A、相關關係所研究的變量是對等關係，而回歸分析所研究的變量不是對等關係，分為自變量和因變量；
B、相關分析對資料的要求是兩個變量都必須是隨機變量，而回歸分析中自變量是可以控製的變量（給定的變量），因變量是隨機變量。
C、相關分析的目的是研究變量之間的相關方向、程度以及相關的表現形式是什麼；而回歸分析的目的是擬合變量之間的表現形式，（回歸方程），並據此進行回歸預測。
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可化為線性回歸的曲線回歸模型：
在實際問題中，有時因變量和自變量之間的關係並非是線性形式，而是某種曲線，這時，就需要擬合適當類型的曲線模型，統計學上稱為曲線回歸模型。
統計學上通常采用變量代換法將曲線形式轉換成線性形式來處理，使線性回歸分析的方法也能適用於非線性回歸問題的研究。
現僅舉一、二例加以說明，其他則可類似操作。
……

回歸方程的顯著性檢驗：
變量X與Y之間是否真正存在線性關係，除了對回歸係數進行t檢驗外，還可以用方差分析為基礎進行檢驗判定，通常用F檢驗，起步驟為：
設立假設：回歸方程是不顯著的
計算回歸方程的F統計量
查表判斷。

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