1樓：高頓教育
同學你好，很高興為您解答！
迴歸分析
一種統計分析方法，用於量化一個因變數與一個或多個自變數之間的關係。
取得cma認證能幫助持證者職業發展，保持高水準的職業道德要求，站在財務戰略諮詢師的角度進行企業分析決策，推動企業業績發展，並在企業戰略決策過程中擔任重要的角色。
希望我的回答能幫助您解決問題，如您滿意，請採納為最佳答案喲。
高頓祝您生活愉快！
2樓：匿名使用者
迴歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。運用十分廣泛，迴歸分析按照涉及的自變數的多少，分為迴歸和多重回歸分析；按照自變數的多少，可分為一元迴歸分析和多元迴歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。如果在迴歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種迴歸分析稱為一元線性迴歸分析。
如果迴歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多重線性迴歸分析。
請問，數學中“迴歸分析”的“迴歸”是什麼意思（從概念上講）？
3樓：匿名使用者
統計學講迴歸就是一堆資料畫到一個影象上 實際上有一個真實影象 但是你從資料得到的影象和真實的不一樣 通過資料越來越多 影象就回到真實的影象了 這就是迴歸
4樓：
剛好這個學期數理統計和數學建模都學過迴歸分
析和迴歸模型。內
迴歸分析是確定兩容種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。所謂迴歸分析就是分析兩個變數在平均意義下的函式關係表示式，迴歸函式。
它的實際意義就是對於兩個具有相關關係但不能給出二者確切函式關係的變數，可以在平均意義下給出兩者的近似關係。而分析這兩個具有相關關係的變數在平均意義下的函式關係表示式，就是迴歸函式。
上面是我在數理統計講義裡找到的答案，下面是數學建模裡面給迴歸的定義：
確定兩種或者兩種以上變數間相互依賴的定量關係的統計分析方法就是迴歸分析，迴歸分析主要分為一元迴歸，多元迴歸以及線性迴歸和非線性迴歸。
也就是說，兩個具有相關關係（非確定性關係）的變數，我們通過實際資料繪製散點圖，模擬它的趨勢，選擇合適的迴歸函式確定這兩個變數的可能性關係。
純手打^-^希望對答主有用
5樓：立夏不知
迴歸分析
(regression analysis)是確定兩copy種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。運用十分廣泛，迴歸分析按照涉及的自變數的多少，分為迴歸和多重回歸分析;按照自變數的多少，可分為一元迴歸分析和多元迴歸分析;按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。如果在迴歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種迴歸分析稱為一元線性迴歸分析。
如果迴歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多重線性迴歸分析。
6樓：阿恆
迴歸分析的迴歸是 雖然不是一條直線，但是可以儘量趨近於一條可以求得的線性方程，更簡單一點就是轉換成可以求的近似於線性方程
7樓：二級推進
我的直覺是：參考地球的南北迴歸線的知識。可以看成是在最高位時向低位迴歸，在最低位時向高位迴歸的意思吧，不知道是不是準確，如果錯了不要笑話啊！！！
相關分析與迴歸分析的區別和聯絡是什麼？
8樓：love生活
一、迴歸分析和相關分析主要區別是：
1、在迴歸分析中,y被稱為因變數,處在被解釋的特殊地位,而在相關分析中,x與y處於平等的地位,即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中,x與y都是隨機變數,而在迴歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在迴歸模型中,總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度,而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小,還可以由迴歸方程進行數量上的**和控制.
二、迴歸分析與相關分析的聯絡：
1、迴歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題。
2、在專業上研究上：
有一定聯絡的兩個變數之間是否存在直線關係以及如何求得直線迴歸方程等問題,需進行直線相關分析和迴歸分析。
3、從研究的目的來說：
若僅僅為了瞭解兩變數之間呈直線關係的密切程度和方向,宜選用線性相關分析；若僅僅為了建立由自變數推算因變數的直線迴歸方程,宜選用直線迴歸分析.
擴充套件資料：
1、相關分析是研究兩個或兩個以上處於同等地位的隨機變數間的相關關係的統計分析方法。
例如，人的身高和體重之間；空氣中的相對溼度與降雨量之間的相關關係都是相關分析研究的問題。
2、迴歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。運用十分廣泛。
迴歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元迴歸和多元迴歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單迴歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析
9樓：峰
一、相關分析與迴歸分析的區別：
1、相關分析中涉及的變數不存在自變數和因變數的劃分問題，變數之間的關係是對等的；而在迴歸分析中，則必須根據研究物件的性質和研究分析的目的，對變數進行自變數和因變數的劃分。因此，在迴歸分析中，變數之間的關係是不對等的。
2、在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在迴歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的。
3、相關分析主要是通過一個指標即相關係數來反映變數之間相關程度的大小，由於變數之間是對等的，因此相關係數是唯一確定的。而在迴歸分析中，對於互為因果的兩個變數，則有可能存在多個迴歸方程。
二、相關分析與迴歸分析的聯絡
1、相關分析是迴歸分析的基礎和前提，迴歸分析則是相關分析的深入和繼續。
2、相關分析需要依靠迴歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。
3、只有當變數之間存在高度相關時，進行迴歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。
4、如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行迴歸分析，很容易造成“虛假迴歸”。
10樓：peking在路上
迴歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題,它們的差別主要是：
1、在迴歸分析中,y被稱為因變數,處在被解釋的特殊地位,而在相關分析中,x與y處於平等的地位,即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中,x與y都是隨機變數,而在迴歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在迴歸模型中,總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度,而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小,還可以由迴歸方程進行數量上的**和控制。
11樓：匿名使用者
這兩種分析是統計上研究變數之間關係的常用辦法。
相同點：他們都可以斷定兩組變數具有統計相關性。
不同點：相關分析中兩組變數的地位是平等的，不能說一個是因，另外一個是果。或者他們只是跟另外第三個變數存在因果關係。
而回歸分析可以定量地得到兩個變數之間的關係，其中一個可以看作是因，另一個看作是果。兩者位置一般不能互換。
12樓：150王王王
統計關係本身不可能意味著任何因果關係
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