回归原理的作用

你是说回归分析的功能。回归分析是确定两个或多个变量之间数量关系的统计分析方法。它被广泛使用。回归分析根据涉及的变量个数分为单变量回归和多变量回归分析。根据因变量的个数，可分为简单回归分析和多元回归分析；根据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。如果回归分析中只包含一个自变量和一个因变量，并且它们之间的关系可以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，则称为多元线性回归分析。

回归分析步骤:1，确定变量；定义预测的具体目标也决定了因变量。如果预测的具体目标是下一年的销售量，那么销售量y就是因变量。通过市场调研和查阅数据，可以找到相关的影响因素，即自变量，并从中选出主要影响因素。2.预测模型的建立:根据自变量和因变量的历史统计数据，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)进行数理统计分析和处理。只有当自变量和因变量之间存在一定的关系时，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相关，相关程度，以及判断这种相关程度的确定性，就成为回归分析中必须解决的问题。进行相关分析，一般要求找出相关关系，通过相关系数的大小来判断自变量与因变量的相关程度。4.计算预测误差:回归预测模型能否用于实际预测，取决于回归预测模型的检验和预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，预测误差小，才能作为预测模型。5.确定预测值:利用回归预测模型计算预测值，对预测值进行综合分析，确定最终预测值。