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上一期我们就结束了相关分析的内容。 从这篇文章开始，我们开始学习回归分析。 在这篇文章中，我们将学习回归分析的基本概念，初步了解什么是回归分析。 认识。
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上一期我们结束了。 我们要从中学习。 在此，我们将学习基础知识并了解其本质。
首先，回归分析主要是指通过提供变量之间的数学表达式来定量描述变量之间相关性的数学过程。 这种数学表达式通常称为经验公式。 我们不仅可以利用概率统计知识来判断这个经验公式的有效性，还可以利用这个经验公式根据自变量的值来预测因变量的值。 如果采用多个因子作为自变量，还可以通过因子分析来找出哪些自变量对因变量影响显着，哪些影响不显着。
首先，到 by 的。 这是 。 我们不仅可以用 和 来判断 this 的值，还可以用 this 的值来判断 的值。 如果用作 , 也可用于找出哪些是、哪些不是。
回归分析主要解决以下问题：
这 ：
1.通过大量的数据样本确定变量之间的函数关系。
1.数据量大。
2.对确定的数学关系的可信度进行各种统计检验，区分对特定变量有显着影响的变量和不显着的变量。
2. 对 的 和 具有 的 以及不具有 的 进行测试。
3、利用确定的函数关系，根据一个或几个变量的值来预测或控制另一个特定变量的值，并给出这种预测或控制的准确度。
3. 使用 to 或 的值 到 1 或 的值，并给出这样的 或 的 。
一个完整的回归通常包括以下步骤：
A不步骤：
确定回归方程中的因变量和自变量。
大量的数据。
确定回归模型
该模型
创建回归方程
对回归方程进行各种检验。
在 上进行测试。
使用回归方程进行预测。
用去。
下一期预告：本期我们了解到
回归分析的概念基础。
下期我们来了解一下我们常说的那些话
线性回归方程的问题。
下一期：本期我们以. 下一期我们就来了解一下.
