不是确定的,具有一定的随机性,再现为给定自变量一个数值,因变量会有若干个数值与之对应。Р三、回归分析与相关分析Р区别:回归分析研究的变量要定出自变量和因变量,并且自变量是确定的普通变量,即非随机变动,因变量为随机变量。? 相关分析研究的都是随机变量,并且不分自变量和因变量,即可以互为自变量和因变量。? 相关分析的主要目的是研究两个或两个以上随机变量之间相关关系的密切程度。? 相关关系的密切程度用相关系数或相关指数来衡量。? 回归分析是研究某一随机变量与其他一个或几个变通变量之间的数量变动的关系。Р第二节回归分析预测法Р回归分析预测法的原理?回归分析预测法的步骤?相关分析和线性相关系数Р一、回归分析预测法的原理Р客观世界中许多事物、现象、因素彼此关联.它们的发展变化由多种因素决定。市场活动中的许多现象也不例外,也都有其产生的原因,都要受一定因素的制约,都是一定原因的必然结果。?因此,在市场预测中,找出影响和决定预测对象变化的有关市场因素,把有关的市场因素作为原因,把预测对象看作是结果,并根据这些有关的市场因素的变化来推测预测对象的变化,这就是所谓的回归分析预测法。Р回归分析预测法分类Р是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。? 根据所涉及自变量的多少,可分为? 一元回归分析预测? 多元回归分析预测? 根据变量之间数量关系的不同,可分为? 线性回归分析预测? 非线性回归分析预测Р二、回归分析预测法的步骤Р确立预测目标和影响因素?进行相关分析?建立回归预测模型?回归预测模型的检验Р确立预测目标和影响因素Р按照决策目的的需要,确立所要进行预测的具体目标,即确定因变量。通过市场调查和查阅资料,寻找预测目标的相关影响因素,即自变量,并从中选出主要的影响因素。
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