回归分析法适合于解决什么问题？

1. 回归分析法适合于解决什么问题？

　　优点：
　　1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；
　　2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；
　　3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。
　　缺点：
　　有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。

2. 回归分析法

3. 什么叫回归分析法

   
  　　 问：什么叫回归分析法？ 
  　　 校解析答案： 所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式，来描述它们间数量上的平均变化关系。这种函数表达式称为回归方程式。
  　 　 
  　　我是云南会计独立本科段的考生，这次报了《管理系统中计算机应用》和《国际贸易理论与实务》，两科都及格了，感谢网校，感谢两位老师！
   
  　　我是江苏的考生，最后的四门终于过了，《高等数学（一）》竟然考了77分，谢谢刘卫红老师，讲课很透彻。

4. 回归分析法

5. 常见的回归分析方法有哪些？

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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），通常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。如下图所示。

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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。如下图。

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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。比如：抛物线拟合函数Y=a+b*X^2，如下图所示。

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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。如下图是其收缩参数的最小误差公式。

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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。如下图是其惩罚函数，注意这里的惩罚函数用的是绝对值，而不是绝对值的平方。

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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。如下图是其常用的理论公式。


6. 在回归分析中，以下说法正确的是(　　　　　)

A.自变量是给定的数值，因变量是随机的
B.根据回归系数可以判定相关的方向
D.对于没有明显关系的两个变量也只能求得一个回归直线方程

7. 在回归分析中应注意的问题是什么

   
  　　 试论述在回归分析中应注意的问题。 
  　　 答： 第一，在定性分析的基础上进行定量分析，是保证正确运用回归分析的必要条件。也就是说、在确定哪个变量作自变量，哪个变量作因变量之前，必须对所研究的问题有充分正确的认识。
  　　第二，在回、归方程中，回归系数的绝对值只能表示自变量与因变量之间的联系程度，以及两变量间的变动比例。因为其值大小直接取决于变量所用计算单位的大小。
  　　第三，在进行回归分析时，为了使推算和预测更准确，应将相关系数、回归方程和估计标准误差结合使用。
   
  　　第四，要具体问题具体分析。回归方程是根据资料计算出来的，是一种经验数据，如条件发生变化，则推算或预测会不准确。因此，不能机械照搬，以免造成失误。