市場調查一元回歸

㈠ 什麼是回歸分析，運用回歸分析有什麼作用

回歸分析（regressionanalysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且自變數之間存在線性相關，則稱為多重線性回歸分析。

(1)市場調查一元回歸擴展閱讀：

回歸分析步驟

1、確定變數

明確預測的具體目標，也就確定了因變數。如預測具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量Y就是因變數。通過市場調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關影響因素，即自變數，並從中選出主要的影響因素。

2、建立預測模型

依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。

3、進行相關分析

回歸分析是對具有因果關系的影響因素（自變數）和預測對象（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當自變數與因變數確實存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變數的因素與作為因變數的預測對象是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關系，以相關系數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。

4、計算預測誤差

回歸預測模型是否可用於實際預測，取決於對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進行預測。

5、確定預測值

利用回歸預測模型計算預測值，並對預測值進行綜合分析，確定最後的預測值。

㈡ 什麼是簡單一元線性回歸分析其作用是什麼

就是一個自變數預測一個因變數，二者關系是線性關系，作用是預測。

㈢ 一元線性回歸分析有哪些優勢與劣勢謝謝！

一、概念：一元線性回歸方程反應一個因變數與一個自變數之間的線性關系，當直線方程Y'=a+bx的a和b確定時，即為一元回歸線性方程。
經過相關分析後，在直角坐標系中將大量數據繪製成散點圖，這些點不在一條直線上，但可以從中找到一條合適的直線，使各散點到這條直線的縱向距離之和最小，這條直線就是回歸直線，這條直線的方程叫作直線回歸方程。
注意：一元線性回歸方程與函數的直線方程有區別，一元線性回歸方程中的自變數X對應的是因變數Y的一個取值范圍。
二、構建一元線性回歸方程的步驟：
1.
根據提供的n對數據在直角坐標系中作散點圖，從直觀上看有誤成直線分布的趨勢。即兩變數具有直線關系時，才能建立一元線性回歸方程。
2.
依據兩個變數之間的數據關系構建直線回歸方程：Y'=a+bx。
（其中：b=Lxy/Lxx
a=y
-
bx）

㈣ 求市場調查專業中一元線性回歸分析與多元線性回歸分析的差別，在線等啊 急急急

一元線性回歸 分析的是單一影響因素，比較籠統不準確
而多元線性回歸 分析的是多個影響因素，比較綜合全面准確的分析因素之間的關系

㈤ 一元線性回歸與多元線性回歸的區別與聯系

一元線性是說一個解釋變數對被解釋變數的影響。多元線性則是多個解釋變數對被解釋變數的影響。計算一元線性回歸方程的最小二乘法是整個回歸思想中的核心。在多元線性回歸方程中，由於變數的增多，最普遍的會出現異方差性，還會有時序性等影響著回歸方程的擬合度，所以這里還要做逐步回歸去剔除變數，這就要用到一元線性回歸方程。現在我們也可以通過SPSS和Eviews等軟體來計算這些。

㈥ 用SPSS做一元回歸分析 有圖 在線等 謝謝

EX放到dependent裡面去，用滑鼠點擊變數再點擊那個左邊的三角就可以。
year放到independent裡面去，方法同上。
statistics和plot是輸出結果，可以根據你的分析需要點擊你需要的東西。
如果還有問題可以追問

㈦ 請教SPSS進行一元線性回歸分析的一般步驟

Anova(b)表中的sig項對應的數值為顯著性水平，你的為0.007，通過了99%檢驗
非標准化系數中的B為系數
你的擬合式為：銷售量=309.528+4.068*廣告費，通過了99%信度檢驗

㈧ 請問一元回歸分析結果F數據是什麼意思呀

F就是方差分析，在回歸模型裡面的F檢驗 是用於對回歸模型的整體是否有效的檢驗，所以要看其對應的sig值是否＜0.05，你這個表中的sig＜0.05，說明 回歸模型有效