中级经济师

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第二十六章 回归分析

本章重点

1、回归分析

2、回归分析和相关分析的联系

3、一元线性回归模型

4、最小二乘估计法

5、模型的检验和预测

知识点一、回归模型

(一)回归分析的概念

1、回归分析：就是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，来近似地表达变量间的依赖关系。

2、回归分析和相关分析的关系(互相补充)

3、进行回归分析时，首先需要确定因变量和自变量。

(二)一元线性回归模型：描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。一元线性回归是只涉及一个自变量的回归问题。

(三)回归方程：描述因变量Y的期望E(Y)如何依赖自变量X的方程。

知识点二、最小二乘法

一、最小二乘法：因变量的观测值yi与估计值 yi 之间的离差平方和最小来估计参数 β0 和β 1 的方法 。 (单选)

二、最小二乘法是对回归模型进行参数估计的方法。(单选)

知识点三、模型的检验与预测

一、回归模型的拟合效果分析：

1、决定系数：也称为R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。

2、决定系数的取值：在0到1之间。决定系数越高，模型的拟合效果就越好，即模型解释因变量的能力越强。

二、模型预测：利用估计的回归模型预估因变量数值。

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（责任编辑：xy）

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