问答题简述回归分析的主要内容。
题目
问答题
简述回归分析的主要内容。
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第1题：
简述回归分析和一元线性、多元线性回归的定义？
正确答案: 回归分析是研究相关关系的一种数学工具，它能帮助我们从一个变量取得的值去估计另一变量所取的值。分一元线性和多元线性。
一元线性回归分析是在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的条件下，分析某一个因素（自变量）是如何影响另一事物（因变量）的过程，所进行的分析是比较理想化的。
多元线性回归是研究线性相关条件下，两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系。变现这一数量关系的数学公式称为多元线性回归模型。 -
第2题：
简述回归分析和相关分析的关系。
正确答案: 回归分析是一个变量（被解释变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的依存关系，目的在于根据解释变量的数值估计预测被解释变量的总体均值。相关分析研究变量相关程度，用相关系数表示。相关分析不关注变量的因果关系，变量都是随机变量。回归分析关注变量因果关系。被解释变量是随机变量，解释变量是非随机变量。 -
第3题：
简述多元回归分析的作用。
正确答案:估计各种营销组合变量对销售额或市场份额的影响。预测各种人口统计因素或心理因素与光顾各商场或其他服务场所的频率间的关系，确定有关各因素对总体满意度的影响，确定各种分类变量间的数量关系，确定哪个变量是某一种特有产品或服务销售的预测性变量。 -
第4题：
简述资料分析的主要内容。
正确答案: （1）岗位名称分析。
（2）岗位描述分析（工作任务分析、工作权责分析、工作关系分析、劳动强度分析）。
（3）工作环境分析（工作的物理环境、工作安全环境分析、工作的社会环境分析）。
（4）任职资格分析（必备知识分析、必备经验分析、必备能力分析、必备心理素质分析、必备身体素质分析）。 -
第5题：
简述简单线性回归分析的基本步骤。
正确答案:① 绘制散点图，考察是否有线性趋势及可疑的异常点；
② 估计回归系数；
③ 对总体回归系数或回归方程进行假设检验；
④ 列出回归方程，绘制回归直线；
⑤ 统计应用。 -
第6题：
简述回归分析应用条件。
正确答案: 1、线性
是指想对固定X情况下，反应变量Y的总体平均值与自变量X呈线性关系可通过散点图判断
2、独立性
是指任意两个观察值相互独立，可通过专业知识来判断
3、正态性
是指在一定范围内任意给定X值，则对应的随机变量Y服从正态分布，可通过正态性检验、残差散点图、专业知识来判断
是指线性回归模型的误差项服从正态分布
4、等方差性
是指在一定范围内，对应不同X值，Y总体变异程度相同，可通过残差分析来判断 -
第7题：
问答题简述回归分析和相关分析的区别和联系正确答案： 相关分析和回归分析都是对客观事物数量依存关系的分析，均有一元和多元，线性与非线性之分，在应用中相互结合渗透，但仍有差别，主要是：
（1）相关分析主要刻画两类变量间线性相关的密切程度，而回归分析则是揭示一个变量如何与其他变量相联系，并可由回归方程进行控制和预测
（2）在相关分析中，变量y与x处于平等的地位，在回归分析中，因变量y处于被解释的特殊地位
（3）在相关分析中所涉及的变量y与x完全是随机变量；而在回归分析中因变量y是随机变量，自变量可以是随机变量也可以是非随机变量。一般来说，只有存在相关关系才可以进行回归分析，相关程度越高，回归分析的结果就越可靠。解析： 暂无解析 -
第8题：
问答题简述相关分析与回归分析相比较的特点。正确答案： （1）注意现象质的界限及相关关系作用的范围；
（2）计算相关系数时，两个变量不必区分自变量和因变量，但在回归分析时，必须区分自变量和因变量；
（3）相关系数表示的是变量之间关系的紧密程度，回归分析能反映变量之间的相互影响关系和数量规律性；
（4）对发现机制的一种解释。解析： 暂无解析 -
第9题：
问答题简述多元回归分析的潜在问题。正确答案： 共线性，因果关系，回归系数的大小，样本容量。解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题简述回归分析的基本思想与步骤正确答案： 基本思想：
所谓回归分析，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。
步骤：
1）确定回归方程中的解释变量和被解释变量。
2）确定回归模型
根据函数拟合方式，通过观察散点图确定应通过哪种数学模型来描述回归线。如果被解释变量和解释变量之间存在线性关系，则应进行线性回归分析，建立线性回归模型；如果被解释变量和解释变量之间存在非线性关系，则应进行非线性回归分析，建立非线性回归模型。
3）建立回归方程
根据收集到的样本数据以及前步所确定的回归模型，在一定的统计拟合准则下估计出模型中的各个参数，得到一个确定的回归方程。
4）对回归方程进行各种检验
由于回归方程是在样本数据基础上得到的，回归方程是否真实地反映了事物总体间的统计关系，以及回归方程能否用于预测等都需要进行检验。
5）利用回归方程进行预测。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题相关分析和回归分析的主要内容？正确答案： A说明现象之间是否存在相关广西以及表现形式
B测定相关关系的密切程度
C建立相关关系的数学表达式——回归方程
D确定因变量估计值的可靠程度解析： 暂无解析 -
第12题：
简述回归分析的基本步骤。
正确答案: ①根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程②求出合理的回归系数，并确定回归方程③进行相关性检验，确定相关系数；④在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状况；并计算预测值的置信区间。 -
第13题：
确定变量问有无相关关系，是相关分析也是回归分析的（）。
- A、主要目的
- B、前提
- C、主要内容
- D、结果
正确答案:B -
第14题：
回归分析的主要内容是什么。
正确答案:①从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式
②对关系式的可信程度进行检验
③在在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个自变量的影响是显著的，哪些是不显著的
④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制 -
第15题：
相关分析和回归分析的主要内容？
正确答案: A说明现象之间是否存在相关广西以及表现形式
B测定相关关系的密切程度
C建立相关关系的数学表达式——回归方程
D确定因变量估计值的可靠程度 -
第16题：
什么叫相关分析、回归分析？简述相关分析与回归分析的关系。
正确答案: 二者是研究现象相关关系的基本方法。
（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。
（2）回归分析：根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型来近似表达变量间的平均变化关系。
二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。
具体：
（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；
（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：
（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。
（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。
（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。 -
第17题：
简述回归分析法的工作步骤。
正确答案: （1）根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程；
（2）求出合理的回归系数，并确定回归方程；
（3）进行相关性检验，确定相关系数；
（4）在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合进行预测；并计算预测值的置信区间。 -
第18题：
问答题简述相关分析与回归分析的区别联系。正确答案： 就一般意义而言，相关分析包括相关分析和回归分析两方面的内容，因为它们都是研究变量间的相互关系的方法。但就具体方法而言，二者又有明显区别：
【1】相关分析中的相关系数只能观察相关关系的密切程度和方向，但不能指出两个变量间相关的具体形式，无法从一个变量的变化推测另—个变量的变化情况；回归分析则是用数学方程来反映变量之间相互关系的具体形式，可以从一个已知量的变化来推测另一未知量，为估计预测提供一个重要的方法。
【2】相关分析既可以研究因果关系的现象也可以研究共变关系的现象，不区分自变量和因变量，而回归分析则是研究变量间因果关系的，必须明确自变量和因变量。
【3】计算相关系数的两个变量是对等的，相关系数只有一个；而在回归分析中，只能由自变量来估计因变量，不允许由因变量来推测自变量；
【4】相关分析中两变量都是随机变量；而在回归分析中，因变量是随机的，自变量是给定的。对于无明显因果关系的相关变量，可以先将某个因素确定为自变量来估计因变量的数值，需要时再将另一变量确定为自变量，估计因变量的数值，但绝不能用一个回归方程进行逆推。
相关分析和回归分析的关系是：相关分析需要回归分析来表明变量间数量关系的具体形式，而回归分析应建立在相关分析的基础上。依靠相关分析表明现象的数量变化具有密切相关，进行回归分析求其相关的具体形式才有意义。解析： 暂无解析 -
第19题：
问答题简述回归分析与相关分析的关系。正确答案： 相关分析主要测度两个变量之间的线性关联度，相关系数就是用来测度两个变量之间的线性关联程度的。而在回归分析中，我们的主要目的在于根据其它变量的给定值来估计或预测某一变量的平均值。例如，我们想知道能否从一个学生的数学成绩去预测他的统计学平均成绩。
在回归分析中，被解释变量Y被当作是随机变量，而解释变量X则被看作非随机变量。而在相关分析中，我们把两个变量都看作是随机变量。解析： 暂无解析 -
第20题：
问答题简述多元回归分析的作用。正确答案： 估计各种营销组合变量对销售额或市场份额的影响。预测各种人口统计因素或心理因素与光顾各商场或其他服务场所的频率间的关系，确定有关各因素对总体满意度的影响，确定各种分类变量间的数量关系，确定哪个变量是某一种特有产品或服务销售的预测性变量。解析： 暂无解析 -
第21题：
问答题简述多远线性回归分析方法的具体步骤正确答案： （1）正确选择多个自变量。
（2）收集资料建立多元线性回归方程。
（3）多元回归预测模型的统计检验。
（4）进行预测解析： 暂无解析