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陕西自考网市场营销学(00058)复习资料—线性回归分析

2019-03-26 10:48:20 来源：陕西自考点击：

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陕西省自考网为大家整理2019年陕西自考市场营销学(00058)—线性回归分析复习资料

自考专业：工商企业管理专业（专科）

自考课程：市场营销学(00058)

自考考点：线性回归分析

第六章　市场研究的数据分析方法

本章重点：

1. 线性回归分析的基本模型

2. 线性回归方程的统计检验

3. 判别分析的基本思想及结果的解释

4. 聚类分析的基本思想及主要步骤

5. 因子分析基本思想及结果的解释

6. 对应分析的基本思想及结果的解释

7. 多维偏好分析结果解释

8. 多维尺度法的基本思想

9. 联合分析法的模型及有关统计术语

10. 联合分析法的结果解释

本章难点：

1.线性回归方程的统计检验

2.判别分析的数学模型及统计术语

3.因子分析数学模型及统计术语

4.主成份分析法的数学模型

5.联合分析法的有关术语及结果解释

第一节线性回归分析

一、线性回归方程的基本模型

　　线性回归分析是考察变量之间的数量关系变化规律，它通过一定的数学表达式—回归方程，来描述这种关系，以确定一个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度，为预测提供数学依据。

　　线性回归方程从样本数据出发，一般利用最小二乘法，根据回归直线与样本数据点在垂直方向上的偏离程度最低的原则，进行回归方程的参数的求解。根据线性回归方程总自变量的个数，回归方程可分为一元线性回归方程和多元线性回归方程。

　　 1．一元线性回归模型

　　一元线性回归模型是两个变量之间的关系可以通过有关的参数直接用直线关系来表示。　　其模型是：

　　 Yi=β0+β1xi+εi

　　式中：Y为被解释变量（因变量）；x为解释变量（自变量），ε是随机误差项，i为观测值下标，n为样本容量， β0与β1是未知参数，β0称为回归常数，β1为回归系数。

　　 2．多元回归模型

　　多元线性回归模型中自变量的个数在2个以上，模型的一般形式为：

　　 Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+εi 　　i=1,2…n

　　其中，为被解释变量（因变量），x1x2…xk 为解释变量（自变量），是随机误差项，i为观测值下标，n为样本容量，β0，β1，β2，…βk，为k+1个待估参数，β0称为回归常数，β0，β1，β2，…βk，称为回归系数。

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