2018年中級經(jīng)濟師《經(jīng)濟基礎》考點：回歸模型
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【內(nèi)容導航】
(一)回歸分析的概念
(二)一元線性回歸模型
(三)回歸方程
【所屬章節(jié)】
本知識點屬于《經(jīng)濟基礎》科目 第二十六章回歸分析
【知識點】回歸模型
回歸模型
(一)回歸分析的概念
1.回歸分析：就是根據(jù)相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài)，選擇一個合適的數(shù)學模型，來近似地表達變量間的依賴關(guān)系。
2.回歸分析vs相關(guān)分析(研究目的和方法有明顯區(qū)別)
(1)相關(guān)分析需要依賴回歸分析表明現(xiàn)象數(shù)量相關(guān)的具體形式;
(2)回歸分析依賴相關(guān)分析表明現(xiàn)象數(shù)量變化的相關(guān)程度
(3)相關(guān)分析無法從一個變量的變化來推測另一個變量變化情況，而回歸分析的數(shù)學方程式可以。
(4)只有當變量之間存在著高度相關(guān)時，進行回歸分析尋求其相關(guān)的具體形式才有意義。
3.進行回歸分析時，首先需要確定因變量和自變量。
(1)因變量：被預測或被解釋的變量，一般用y表示;
(2)自變量：用來預測或解釋因變量的變量，一般用X表示。
(二)一元線性回歸模型
1.回歸模型分類
(1)根據(jù)自變量的多少：分為一元回歸模型和多元回歸模型。
(2)根據(jù)回歸模型是否線性：分為線性回歸模型和非線性回歸模型。
2.一元線性回歸模型：描述兩個變量之間相關(guān)關(guān)系的最簡單的回歸模型。一元線性回歸是只涉及一個自變量的回歸問題。
【注意1】β0+β1X：反映由于自變量X變化而引起的因變量Y的線性變化;
【注意2】誤差項ε是隨機變量，表示除X和Y的線性關(guān)系之外的隨機因素對Y的影響;是不能由X和Y的線性關(guān)系所解釋的Y的變異性。
(三)回歸方程
描述因變量Y的期望E(Y)如何依賴自變量X的方程
E(Y)=β0+β1X(方程的圖示是一條直線)
【注意1】β0是回歸直線的截距;
【注意2】β1是回歸直線的斜率：表明x每變動一個單位，E(Y)的變動量。
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