英國(guó)碩士論文中回歸分析方法介紹

　　簡(jiǎn)單來說，回歸分析是一種檢驗(yàn)兩個(gè)或多個(gè)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。要了解兩個(gè)變量之間的關(guān)系，了解變量的類型很重要。變量有兩種類型：

　　因變量——這些變量隨其他變量的變化而變化，這些是通常測(cè)試依賴性的變量，測(cè)試這些變量對(duì)其他變量的依賴性

　　自變量——這些變量不會(huì)因其他變量的任何變化而變化。顧名思義，這些變量獨(dú)立于其他變量，自變量也稱為解釋變量

　　示例：如果要分析心率對(duì)年齡、身高和體重三個(gè)因素的依賴性。在這種情況下，心率是因變量，因?yàn)檎跍y(cè)試它對(duì)其他三個(gè)變量的依賴性。年齡、身高和體重這三個(gè)變量是自變量，這是因?yàn)檫@三個(gè)變量不會(huì)改變并且會(huì)影響心率。這三個(gè)變量的任何變化都會(huì)改變心率(因變量)，反之亦然。如果一個(gè)人的年齡增加，那么他的心率就會(huì)改變，但如果心率發(fā)生變化，則不會(huì)改變?nèi)说哪挲g。

　　換句話說，受影響的變量是因變量，影響變量是自變量。因此，可以說回歸分析檢查一個(gè)或多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。

　　預(yù)測(cè)建模技術(shù)

　　除了建立變量之間的關(guān)系外，回歸分析也是一種預(yù)測(cè)建模技術(shù)。換句話說，回歸分析也可用于預(yù)測(cè)因變量的值。因此，在回歸分析中，自變量也稱為預(yù)測(cè)變量，因變量稱為目標(biāo)變量多變的。為了預(yù)測(cè)這些值，假設(shè)了一個(gè)關(guān)系模型，并使用參數(shù)值的估計(jì)來開發(fā)估計(jì)的回歸方程。然后采用各種測(cè)試來確定模型是否令人滿意。如果認(rèn)為模型令人滿意，則可以使用估計(jì)的回歸方程來預(yù)測(cè)因變量的值，給定自變量的值。

　　根據(jù)變量的數(shù)量，回歸分析可以進(jìn)一步分類：

　　簡(jiǎn)單線性回歸- 當(dāng)有一個(gè)因變量和一個(gè)自變量時(shí)

　　多元線性回歸——當(dāng)有一個(gè)因變量和多個(gè)自變量時(shí)

　　多元回歸——當(dāng)有多個(gè)因變量和多個(gè)自變量時(shí)

　　回歸分析方法的局限性

　　相關(guān)性不等于因果關(guān)系。您可以顯示任意兩個(gè)變量之間的關(guān)系，但這并不能證明其中一個(gè)變量會(huì)導(dǎo)致另一個(gè)變量。有些人認(rèn)為，當(dāng)他們?cè)诨貧w分析中看到正相關(guān)時(shí)，這是因果關(guān)系的明確標(biāo)志。然而，正如我們之前所討論的，回歸分析僅顯示變量之間的關(guān)系，而不是因果關(guān)系。您必須小心，不要對(duì)現(xiàn)實(shí)生活中實(shí)際上不存在的關(guān)系做出假設(shè)。

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