¿Qué es el análisis de regresión?

El análisis de regresión es un método de análisis estadístico de datos. El propósito es comprender si dos o más variables están relacionadas, la dirección y la fuerza de la correlación, y establecer un modelo matemático para observar variables específicas para predecir. variables de interés. Los principales problemas que resuelve el método de análisis de regresión son: 1. Determinar si existe correlación entre variables y, de ser así, encontrar la expresión matemática. 2. Con base en el valor de una o varias variables, predecir o controlar el comportamiento de otra; o varias variables, y estimar con qué precisión se puede lograr dicho control o predicción.

Clasificación

1. Clasificar según el número de variables dependientes y variables independientes: análisis de regresión simple y análisis de regresión múltiple.

2. Clasificar según las expresiones funcionales de variables dependientes y variables independientes: análisis de regresión lineal y análisis de regresión no lineal.

Validez y precauciones

Validez: La predicción utilizando el método de análisis de regresión primero debe hacer predicciones para cada variable independiente. Si cada variable independiente se puede controlar manualmente o es fácil de predecir, y la ecuación de regresión es más realista, entonces la aplicación de la predicción de regresión es efectiva; de lo contrario, será difícil de aplicar.

Nota: Para que la ecuación de regresión sea más realista, primero debemos juzgar cualitativamente los posibles tipos y números de variables independientes tanto como sea posible, y juzgar cualitativamente los posibles tipos de ecuaciones de regresión basándonos en la observación de En segundo lugar, esforzarse por dominar suficientes datos estadísticos de alta calidad y luego utilizar métodos estadísticos, herramientas matemáticas y software relacionado para calcular o mejorar los juicios cualitativos desde un aspecto cuantitativo.