这是您试图理解和解释的结果变量。 独立变量：这些变量是 直布罗陀客户电子邮件列表 你认为会对因变量产生影响的变量。它们通常被称为预测变量，因为它们用于预测或解释因变量的变化。 回归分析可用于多种情况，包括预测因变量的未来值、了解独立变量对因变量的影响以及在数据收集中查找异常值或异常事件。 回归分析可分为几种类型，包括一元线性回归、逻辑回归、多项式回归和多元回归。合适的回归模型取决于数据的性质和所考虑的调查主题。 回归分析如何工作？ 回归分析的目的是找出反映独立变量和因变量之间关系的最佳拟合线或曲线。
此最佳拟合线或曲线是使用统计方法生成的，可减少数据集合中预期值和实际值之间的差异。 以下是两种最常见的回归分析类型的公式： 单线性回归 在简单线性回归中，您可以使用最佳拟合线来显示两个变量之间的关系：独立变量（x）和因变量（y）。 最佳拟合线可以用以下方程表示： 要计算截距，请使用以下公式： 多元回归 多元线性回归： 多元线性回归模型方程的公式为： 其中 β 是系数的列向量，X 是独立变量的设计矩阵，X' 是 X 的转置，y 是因变量的观测向量。