市场调查一元回归

㈠ 什么是回归分析，运用回归分析有什么作用

回归分析（regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。

(1)市场调查一元回归扩展阅读：

回归分析步骤

1、确定变量

明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。

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

回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。

4、计算预测误差

回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。

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。

㈡ 什么是简单一元线性回归分析其作用是什么

就是一个自变量预测一个因变量，二者关系是线性关系，作用是预测。

㈢ 一元线性回归分析有哪些优势与劣势谢谢！

一、概念：一元线性回归方程反应一个因变量与一个自变量之间的线性关系，当直线方程Y'=a+bx的a和b确定时，即为一元回归线性方程。
经过相关分析后，在直角坐标系中将大量数据绘制成散点图，这些点不在一条直线上，但可以从中找到一条合适的直线，使各散点到这条直线的纵向距离之和最小，这条直线就是回归直线，这条直线的方程叫作直线回归方程。
注意：一元线性回归方程与函数的直线方程有区别，一元线性回归方程中的自变量X对应的是因变量Y的一个取值范围。
二、构建一元线性回归方程的步骤：
1.
根据提供的n对数据在直角坐标系中作散点图，从直观上看有误成直线分布的趋势。即两变量具有直线关系时，才能建立一元线性回归方程。
2.
依据两个变量之间的数据关系构建直线回归方程：Y'=a+bx。
（其中：b=Lxy/Lxx
a=y
-
bx）

㈣ 求市场调查专业中一元线性回归分析与多元线性回归分析的差别，在线等啊 急急急

一元线性回归 分析的是单一影响因素，比较笼统不准确
而多元线性回归 分析的是多个影响因素，比较综合全面准确的分析因素之间的关系

㈤ 一元线性回归与多元线性回归的区别与联系

一元线性是说一个解释变量对被解释变量的影响。多元线性则是多个解释变量对被解释变量的影响。计算一元线性回归方程的最小二乘法是整个回归思想中的核心。在多元线性回归方程中，由于变量的增多，最普遍的会出现异方差性，还会有时序性等影响着回归方程的拟合度，所以这里还要做逐步回归去剔除变量，这就要用到一元线性回归方程。现在我们也可以通过SPSS和Eviews等软件来计算这些。

㈥ 用SPSS做一元回归分析 有图 在线等 谢谢

EX放到dependent里面去，用鼠标点击变量再点击那个左边的三角就可以。
year放到independent里面去，方法同上。
statistics和plot是输出结果，可以根据你的分析需要点击你需要的东西。
如果还有问题可以追问

㈦ 请教SPSS进行一元线性回归分析的一般步骤

Anova(b)表中的sig项对应的数值为显著性水平，你的为0.007，通过了99%检验
非标准化系数中的B为系数
你的拟合式为：销售量=309.528+4.068*广告费，通过了99%信度检验

㈧ 请问一元回归分析结果F数据是什么意思呀

F就是方差分析，在回归模型里面的F检验 是用于对回归模型的整体是否有效的检验，所以要看其对应的sig值是否＜0.05，你这个表中的sig＜0.05，说明 回归模型有效