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线性回归预测法线性模型

2022/07/16145 作者:佚名
导读:一元线性回归分析预测法,是根据自变量x和因变量Y的相关关系,建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响,而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法,必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中,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,才能将它作为自变量,应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。 一元线性回归分析法的预测

一元线性回归分析预测法,是根据自变量x和因变量Y的相关关系,建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响,而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法,必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中,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,才能将它作为自变量,应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。

一元线性回归分析法的预测模型为:

式中,xt代表t期自变量的值;

代表t期因变量的值;

a、b代表一元线性回归方程的参数。

a、b参数由下列公式求得(用代表):

为简便计算,我们作以下定义:

式中:

这样定义a、b后,参数由下列公式求得:

将a、b代入一元线性回归方程Yt = a bxt,就可以建立预测模型,那么,只要给定xt值,即可求出预测值。

在回归分析预测法中,需要对X、Y之间相关程度作出判断,这就要计算相关系数Y,其公式如下:

相关系数r的特征有:

①相关系数取值范围为:-1≤r≤1 。

②r与b符合相同。当r>0,称正线性相关,Xi上升,Yi呈线性增加。当r0.7,为高度线性相关;0.32100433B

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