1. 一元回归分析法的预测过程是什么
一元线性回归预测法的概念一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。
常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量。
一元线性回归预测基本思想确定直线的方法是最小二乘法
最小二乘法的基本思想：最有代表性的直线应该是直线到各点的距离最近。然后用这条直线进行预测。
一元线性回归预测模型的建立1、选取一元线性回归模型的变量
；
2、绘制计算表和拟合散点图
；
3、计算变量间的回归系数及其相关的显著性
；
4、回归分析结果的应用
。
模型的检验1、经济意义检验：就是根据模型中各个参数的经济含义，分析各参数的值是否与分析对象的经济含义相符。
2、回归标准差检验
3、拟合优度检验
4、回归系数的显著性检验
利用回归预测模型进行预测可以分为：点预测和置信区间预测法
1、点预测法：将自变量取值带入回归预测模型求出因变量的预测值。
2、置信区间预测法：估计一个范围，并确定该范围出现的概率。置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；b、回归标准差；C、概率度t。
2. 已求出一元线性回归方程，怎样在SPSS中进行预测
把只有自变量的数据 在原始数据最下方输入进去，但是没有因变量的
然后重新进行回归分析，在选项中选择 预测 标准化或非标准化值 就出来了
3. 一元线性回归预测法是什么
一元线性回归预测法的概念 一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。 常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量。 一元线性回归预测基本思想 确定直线的方法是最小二乘法 最小二乘法的基本思想：最有代表性的直线应该是直线到各点的距离最近。然后用这条直线进行预测。 一元线性回归预测模型的建立 1、选取一元线性回归模型的变量 ； 2、绘制计算表和拟合散点图 ； 3、计算变量间的回归系数及其相关的显著性 ； 4、回归分析结果的应用 。 模型的检验 1、经济意义检验：就是根据模型中各个参数的经济含义，分析各参数的值是否与分析对象的经济含义相符。 2、回归标准差检验 3、拟合优度检验 4、回归系数的显著性检验 利用回归预测模型进行预测 可以分为：点预测和置信区间预测法 1、点预测法：将自变量取值带入回归预测模型求出因变量的预测值。 2、置信区间预测法：估计一个范围，并确定该范围出现的概率。置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；b、回归标准差；C、概率度t。
4. 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）
5. 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
6. 08专升本 求一套题的答案（市场调查与预测）
一:1-5:BCCDA
6-10:DDACD
11-13:AAC
二:1-5AC,AC,CD,BC,AD
2-10:AD,CD,BC,BD,BC