（1）兩變量作直線回歸分析時，要求應(yīng)變量Y服從正態(tài)分布，通常自變量X為可以精確測量或嚴(yán)格控制的因素。

（2）作回歸分析時要有實際意義，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩事物或現(xiàn)象進(jìn)行回歸分析。

（3）在進(jìn)行回歸分析前，應(yīng)繪制散點圖，若各散點分布呈直線趨勢時，才適宜用直線回歸分析。另外還要注意有無異常點（outlier），即殘差絕對值特別大的觀察點，若是錯誤所致，應(yīng)予以修正或去除。

（4）回歸方程適用范圍一般以自變量X實際取值范圍為限，不能任意外推。因為超出自變量X取值范圍時，兩變量間就不一定呈原有的直線關(guān)系。

回歸分析主要研究什么關(guān)系

回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

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回歸分析的目的是確定兩個變量之間的變動關(guān)系和用自變量推算因變量。是確定兩種或兩種以上變量間，相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析。按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

回歸分析的特點

定量關(guān)系：回歸分析旨在揭示變量之間的具體數(shù)量關(guān)系。

預(yù)測性：通過建立的回歸模型，可以預(yù)測因變量在給定自變量值下的可能取值。

因果分析：雖然回歸分析本身不直接證明因果關(guān)系，但它可以揭示變量之間的依賴關(guān)系，為進(jìn)一步的因果推斷提供基礎(chǔ)。

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回歸分析和相關(guān)分析的區(qū)別

一、回歸分析主要研究什么關(guān)系

回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

二、回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別

1.定義不同

相關(guān)分析研究變量之間相關(guān)的方向和相關(guān)的程度。但是相關(guān)分析不能指出變量間相互關(guān)系的具體形式，也無法從一個變量的變化來推測另一個變量的變化情況。

回歸分析則是研究變量之間相互關(guān)系的具體形式，它對具有相關(guān)關(guān)系的變量之間的數(shù)量聯(lián)系進(jìn)行測定，確定一個相關(guān)的數(shù)學(xué)方程式，根據(jù)這個數(shù)學(xué)方程式可以從已知量來推測未知量，從而為估算和預(yù)測提供了一個重要的方法。

2.研究目的不同

一、回歸分析和相關(guān)分析的聯(lián)系和區(qū)別

回歸分析和相關(guān)分析有著密切的聯(lián)系，它們不僅具有共同的研究對象，而且在具體應(yīng)用時，常常必須互相補(bǔ)充。相關(guān)分析需要依靠回歸分析來表明現(xiàn)象數(shù)量相關(guān)的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關(guān)分析來表明現(xiàn)象數(shù)量變化的相關(guān)程度。只有當(dāng)變量之間存在著高度相關(guān)時，進(jìn)行回歸分析尋求其相關(guān)的具體形式才有意義。

相關(guān)分析與回歸分析之間在研究目的和方法上是有明顯區(qū)別的。相關(guān)分析研究變量之間相關(guān)的方向和相關(guān)的程度。但是相關(guān)分析不能指出變量間相互關(guān)系的具體形式，也無法從一個變量的變化來推測另一個變量的變化情況?；貧w分析則是研究變量之間相互關(guān)系的具體形式，它對具有相關(guān)關(guān)系的變量之間的數(shù)量聯(lián)系進(jìn)行測定，確定一個相關(guān)的數(shù)學(xué)方程式，根據(jù)這個數(shù)學(xué)方程式可以從已知量來推測未知量，從而為估算和預(yù)測提供了一個重要的方法。

二、回歸分析和相關(guān)分析的聯(lián)系

相關(guān)分析是回歸分析的基礎(chǔ)和前提，回歸分析是相關(guān)分析的深入和延續(xù)。二者有共同的研究對象，在具體應(yīng)用時，常常必須互相補(bǔ)充。相關(guān)分析需要依靠回歸分析來表明現(xiàn)象數(shù)量相關(guān)的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關(guān)分析來表明現(xiàn)象數(shù)量變化的相關(guān)程度。只有當(dāng)變量之間存在著高度相關(guān)時，進(jìn)行回歸分析尋求其相關(guān)的具體形式才有意義。

三、回歸分析的優(yōu)點與缺點

優(yōu)點：

回歸分析的優(yōu)點與缺點：

優(yōu)點：

1、表明自變量和因變量之間的顯著關(guān)系;

2、表明多個自變量對一個因變量的影響強(qiáng)度。

它也允許去比較那些衡量不同尺度的變量之間的相互影響，如價格變動與促銷活動數(shù)量之間聯(lián)系。有利于幫助市場研究人員，數(shù)據(jù)分析人員以及數(shù)據(jù)科學(xué)家排除并估計出一組最佳的變量，用來構(gòu)建預(yù)測模型。

缺點：算法相對簡單。

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回歸分析法的優(yōu)點：

分析多因素模型時，更加簡單和方便;

運(yùn)用回歸模型，采用模型與數(shù)據(jù)相同，可以計算出唯一的結(jié)果，

回歸分析可以準(zhǔn)確地計量各個因素之間的相關(guān)程度。

回歸分析缺點：

多元回歸分析是指在相關(guān)變量中將一個變量視為因變量，其他一個或多個變量視為自變量，建立多個變量之間線性或非線性數(shù)學(xué)模型數(shù)量關(guān)系式并利用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的統(tǒng)計分析方法。

回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。

在下面回歸分析的應(yīng)用中，存在如下前提假設(shè)：

? 自變量和因變量之間在一定區(qū)間內(nèi)存在線性關(guān)系

? 自變量和因變量之間的線性關(guān)系是穩(wěn)定，可預(yù)測的

? 因變量的變化只受到自變量的影響，不受其他因素的干擾

? 多元回歸分析中，多個自變量之間獨(dú)立，各自的變化不會互相影響

回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。這種關(guān)系通常用函數(shù)Y=f(X)來表示，其中X代表自變量，Y代表因變量，f則代表了回歸模型。

回歸分析的特點

定量關(guān)系：回歸分析旨在揭示變量之間的具體數(shù)量關(guān)系。

預(yù)測性：通過建立的回歸模型，可以預(yù)測因變量在給定自變量值下的可能取值。

因果分析：雖然回歸分析本身不直接證明因果關(guān)系，但它可以揭示變量之間的依賴關(guān)系，為進(jìn)一步的因果推斷提供基礎(chǔ)。

回歸分析的分類

回歸分析可以根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類：