回归分析总结(共15页).doc

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精选优质文档-倾情为你奉上回归分析 应用最广泛的一种办法。但回归分析要求大样本,只有通过大量的数据才能得到量化的规律,这对很多无法得到或一时缺乏数据的实际问题的解决带来困难。回归分析还要求几样本有较好的分布规律,而很多实际情形并非如此。例如,我国建国以来经济方面有次大起大落,难以满足样本有较规律的分布要求。因此,有了大量的数据也不一定能得到统计规律,甚至即使得到了统计规律,也并非任何情况都可以分析。另外,回归分析不能分析因素间动态的关联程度,即使是静态,其精度也不高,且常常出现反常现象前面我们讲过曲线拟合问题。曲线拟合问题的特点是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得最好。通常,函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定,要作的工作是由数据用最小二乘法计算函数中的待定系数。从计算的角度看,问题似乎已经完全解决了,还有进一步研究的必要吗?从数理统计的观点看,这里涉及的都是随机变量,我们根据一个样本计算出的那些系数,只是它们的一个(点)估计,应该对它们作区间估计或假设检验

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