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回归分析
(一)相关系数 r
相关性是两个变量之间线性关系的强度,相关性的大小可以通过相关系数(r)来度量。
相关系数r的取值范围是【-1,1】。
r=1时,变量之间是完全正相关的关系,即变量之间变动的方向相同,幅度也完全一致;
r=-1时,变量之间是完全负相关的关系,即变量之间变动的方向相反,但幅度完全一致;
r=0时,表明变量之间没有相关性。
1 > r > 0时,表明变量之间存在正相关关系;
-1 < r < 0时,变量之间存在负相关关系。
相关系数的绝对值越接近于1,则变量之间的线性关系越强、关联度越高;而相关系数的绝对值越接近于0,则变量之间的线性关系越弱、相关度越低。
(二)确定系数R方=r的平方
确定系数即拟合优度,是衡量两个变量之间的拟合度的指标。
确定系数应该介于0和1之间
(三)回归分析
简单回归方程的方程式为 y = a + bx
其中:y=因变量;a=y轴的截距;b=回归曲线的斜率(即回归系数);x=自变量
优点:
1.回归分析是一种强大的技术,可用于检查一个或多个变量(自变量)解释或预测另一个变量(因变量)的能力。
2.是计算混合成本中的固定和变动成本,实现定量预测分析的工具。
缺点:
1.回归关系随时间而发生变化。
2.使用回归分析需要较多的历史数据,才能使用至小二乘法至终拟合出回归方程。对于新成立的公司,可能缺乏相关的数据。
3.数学上的相关关系,并不代表逻辑上的因果关系。
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