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2011年内审师考试经营分析和信息技术辅导资料

【简单线性回归分析】

简单线性回归分析是指只有一个自变量的函数分析。对众多的离散数据，通过一定的数理统计方法，可以找出一条能够大致代表两种因素之间关系的直线。这个直线的函数式如：

Y = a + bx

其中，Y为因变量，x为自变量，a为常数，b为斜率，即回归系数。

但应当注意，这条直线是通过统计方法计算出来的。虽然具有一定的代表性， 但在不同的情况下，代表性的强弱是不同的。因此，需要用标准差或方差之类 的指标来衡量这一函数对实际数据的代表性。这些指标通过实际数据与函数数 据之间的差异来反映回归函数的代表性。

【多元回归分析】

多元回归分析（multiple regression analysis）是指具有两个或两个以上的自变量 的回归分析。多元回归函数的模型为：

Y = a + bx + cz

其中，Y为因变量，a_为常量，b、C分别为自变量x、z的回归系数。

多元回归分析应用十分广泛，但因其计算复杂，一般都是借用计算机来完成 的。

【决定系数】

决定系数（coefficient of determination）：根据回归分析法，经过用统计计算出 来的回归函数模型所计算出来的数据与实际分布的数据之间并不相等。因为， 回归函数代表的是总体的趋势，而不是精确的发生值。那么，实际数据与函数 结果之间是否真有关系呢?具体的数据是否真的存在回归函数所揭示的因果关 系呢?对这个问题的回答需要借用决定系数这一指标。决定系数又称为相关系 数，它通常用R2来表示。这个指标是通过各实际数据与函数数据之间的差异 计算出来的。决定系数是介于0和1之间的。决定系数为0时，回归函数完全 不能解释实际数据为什么与回归函数存在差异，也就是说，自变量与因变量之间不存在关联性；决定系数为1时，两者完全相关，即回归函数可完全解释实际数据与函数值之间的差异，也就是说自变量与因变量之间存在着完全相关的关系。此时，实际公布的数据正好处于函数曲线上。

【典型试题】

1.要从时间序列中消除季节变化的影响，原始数据应该是（ ）。

A.加上季节指数

B.减去季节指数

C.乘以季节指数

D.除以季节指数

答案：D

解题思路：

A.不正确。加法不能消除季节影响。

B.不正确。减法不能消除季节影响。

C.不正确。乘法不但不能消除季节影响，而且会倍增季节影响。

D.正确。如果原始数据（有四个趋势）除以季节平均数，那么季节因素的影响就从原始数据中剔除了。

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（责任编辑：中大编辑）

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