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| 词条 | 回归分析 |
| 释义 | 回归分析 回归分析（regression analysis） 在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立回归模型并利用样本数据进行统计分析的统计方法。英国生物学家和统计学家高尔顿（Francis Galton，1822—1911）1889年首先发现回归现象，即向平均数方向的回归。主要用于分析变量之间的共变关系，确定变量间共变关系的数学模型，即回归模型，从而分析一个变量的变异在多大程度上可由其他变量的变异来解释和预测。被解释或预测的变量称因变量或回归变量，用于解释或预测的变量称自变量或预测变量。根据回归模型中自变量的数量可分为一元回归分析和多元回归分析。按照自变量和因变量间关系类型，可分为线性回归分析和曲线（非线性）回归分析。若回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且两者关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为“一元线性回归分析”；如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量间呈线性关系，则称为“多元线性回归分析”。回归分析基本过程为：建立回归方程、检验方程有效性（包括方程本身有效性、方程中每个自变量的有效性）并确定有效性程度大小、在方程有效基础上利用回归方程进行预测和控制。 出处：教育卷 • 教育原理 • 教育统计学 回归分析 研究一个受到随机性影响的随机变量(因变量)与另一些随机变量或一般变量(自变量)之间的依赖关系的统计分析方法。是社会研究中进行定量分析的基本方法。“回归”这个概念是英国生物统计学家高尔顿在1889年提出的。他在研究父子身高间的依赖关系时,发现高个子父亲的儿子身高一般不会像父亲那么高,矮个子父亲的儿子也不会像父亲那么矮,这些儿子的身高都有回归于平均身高的趋势。以后就把随机变量之间的依赖关系叫作回归关系。利用这种关系可预测或控制另一变量的值。 出处：政治学社会学卷 • 社 会 学 • 社会学方法 • 统计方法 回归分析 研究一个受到随机性影响的随机变量(因变量)与另一些随机变量或一般变量(自变量)之间的依赖关系的统计分析方法。例如,某农作物的单位面积产量与降雨量之间的依赖关系;合金钢的强度与其含碳量间的依赖关系都是回归分析研究的问题。“回归”这个概念是英国生物统计学家高尔顿在1889年提出的。他在研究父子身高间的依赖关系时,发现高个子父亲的儿子身高一般不会像父亲那么高,矮个子父亲的儿子也不会像父亲那么矮,这些儿子的身高都有回归于平均身高的趋势。以后就把随机变量之间的依赖关系叫作回归关系。利用这种回归关系可对生产过程和经济趋势进行预报。 出处：数理化力学卷 • 数 学 • 概率论 • 数理统计 回归分析 研究一个受到随机影响的随机变量与另一些随机变量或一般变量之间的依赖关系的统计分析方法。变量之间的关系是一种不确定性的关系,它不同于函数关系。例如,某农作物的单位面积产量与降雨量之间的关系;合金钢的强度与其含碳量间的关系等。“回归”的概念由英国生物统计学家高尔顿在1889年提出。他在研究父子身高间的依赖关系时,发现高个子父亲的儿子身高一般不会像父亲那么高,矮个子父亲的儿子也不会像父亲那么矮,这些儿子的身高都有回归于平均身高的趋势。以后就把随机变量之间的依赖关系称作回归关系。回归分析的主要内容为:(1)从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式,即建立数学模型并估计其中的未知参数。(2)对这些关系式的可信程度进行检验。(3)在多个自变量共同影响一个因变量的关系中,判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的,哪个(哪些)自变量的影响是不显著的,将影响显著的自变量选入模型中,而剔除影响不显著的变量。(4)利用所求的关系式进行预测或控制。回归分析的应用非常广泛,统计软件包使各种回归方法计算十分方便。 出处：管理学卷 • 统 计 学 • 数理统计 回归分析 研究一个随机变量（因变量）与另一随机变量或一组随机变量（自变量）之间相关关系的统计分析方法。根据自变量的数目，可分为一元回归分析和多元回归分析；根据因变量和自变量之间的相关关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析是构造各种经济模型，进行结构分析、政策评价、预测和控制的重要工具。 出处：经济卷 • 统计学 • 统计学理论和方法 • 相关分析 回归分析（regression analysis） 在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立回归模型并利用样本数据进行统计分析的统计方法。英国生物学家和统计学家高尔顿1889年首先发现回归现象，即向平均数方向的回归。主要用于分析变量之间的共变关系，确定变量间共变关系的数学模型，即回归模型，从而分析一个变量的变异在多大程度上可由其他变量的变异来解释和预测。被解释或预测的变量称因变量或回归变量，用于解释或预测的变量称自变量或预测变量。根据回归模型中自变量的数量可分为一元回归分析和多元回归分析。按照自变量和因变量间关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。若回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且两者关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为“一元线性回归分析”；如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量间呈线性关系，则称为“多元线性回归分析”。回归分析基本过程为：建立回归方程、检验方程有效性（包括方程本身有效性、方程中每个自变量的有效性）并确定有效性程度大小、在方程有效基础上利用回归方程进行预测和控制。 出处：心理卷 • 心理统计与测量 • 心理统计 • 推论统计 |
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