简述回归分析的内容。
题目
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第1题：
简述多元回归分析的定义。
是适用于分析人员以调查两个及两个以上的自变量（计量）与一个因变量（计量）间关系为目的的多变量分析技术。
略 -
第2题：
简述多元回归分析的潜在问题。
共线性，因果关系，回归系数的大小，样本容量。
略 -
第3题：
3、简述相关分析与回归分析主要用途有哪些？
4 、答案: 回归分析是研究一个变量(称为被解释变量 或 因变量 )对另一个或多个变量(也称为解释变量或自变量 ) 的依赖关系, 根据变量之间关系的形态,选择适当的数学模型,把变量的平均变化关系近似地表达出来,并根据给定的自变量的值,对因变量的可能值进行预测。 回归分析所要解决的问题主要有: 1 确定因变量与自变量之间的回归模型,并依据样本观测值对回归模型中的参数进行估计,给出回归方程。 2 对回归方程中的参数和方程本身进行显著性检验。 3 评价自变量对因变量的贡献并对其重要性进行判别 。 4 利用所求得的回归方程,并根据自变量的给定值对因变量进行预测,对自变量进行控制。 -
第4题：
简述多元回归分析的作用。
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。
略 -
第5题：
简述相关分析与回归分析的区别联系。
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。
略