什么是回归阐明法

　　“回归阐明”是理会“注目变量”和“因于变量”并明晰两者干系的统计方式。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“方针变量址(被说明变量)”。清楚了回归阐明的目标后，下面我们以回归阐明预测法的步调来说明什么是回归阐明法：

　　1．按照预测方针，确定自变量和因变量

　　明晰预测的详细方针，也就确定了因变量。如预测详细方针是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场侦查和查阅资料，寻找与预测方针的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。

　　2．成立回归预测模子

　　依据自变量和因变量的汗青统计资料举办计较，在此基本上成立回归阐明方程，即回归阐明预测模子。

　　3．举办相关阐明

　　

回归阐明是对具有因果干系的影响因素（自变量）和预测工具（因变量）所举办的数理统计阐明处理惩罚。只有当变量与因变量确实存在某种干系时，成立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测工具是否有关，抖客教程网，相关水平如何，以及判定这种相关水平的掌握性多大，就成为举办回归阐明必需要办理的问题。举办相关阐明，一般要求出相关干系，以相干系数的巨细来判定自变量和因变量的相关的水平。

　　4．检讨回归预测模子，计较预测误差

　　回归预测模子是否可用于实际预测，取决于对回归预测模子的检讨和对预测误差的计较。回归方程只有通过各类检讨，且预测误差较小，才气将回归方程作为预测模子举办预测。

　　5．计较并确定预测值

　　操作回归预测模子计较预测值，并对预测值举办综合阐明，确定最后的预测值。