【回归分析】
拼译：regression analysis
多元统计分析的一种。英国生物学家兼统计学家高尔顿首先发现回归现象。在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立回归模型并利用样本数据进行分析的统计方法。用于分析变量之间共变关系，旨在确定变量间共变关系的数学模型(即回归模型)，从而分析一个变量的变异在多大程度上可由其他变量的变异来解释或预测。被解释或预测的变量为因变量或回归变量，用于解释或预测因变量的叫自变量或预测变量。根据回归模型中含有的自变量数量可分为一元回归分析和多元回归分析。当回归模型只含一个自变量时，为一元回归分析；当自变量不止一个时，为多元回归分析。回归分析的基本内容有：(1)提出回归函数的形式，对其中的参数进行估计，建立回归方程。(2)检验和评价所得的回归方程，包括检验回归的显著性，检验回归系数的显著性，通过残差分析进行回归诊断等；(3)利用回归方程进行预测。 |