"2020.5.15_多元分析1_回归分析步骤及模型建立与检验"

2020年5月15日，信171班的学生李金哲在多元分析课程中学习了回归分析的一般步骤。在一元线性回归分析中，他了解到需要确定解释变量和被解释变量，建立回归方程，并预测平均值。而在多元线性回归分析中，他学习了如何处理多个解释变量，建立包含多个参数的回归方程。此外，他也学习了曲线估计的操作及其分析方法。 首先，在回归分析的一般步骤中，李金哲了解到需要确定解释变量和被解释变量。回归分析旨在分析一个事物如何随其他事物的变化而变化，因此首先需要确定哪个是被解释变量（记为y），哪些是解释变量（记为x）。通过建立回归方程，能够在给定解释变量的条件下预测被解释变量的平均值。这与相关分析有所不同，相关分析仅是通过描述两个变量之间的关系，而回归分析则更注重因果关系。 其次，在确定回归模型方面，李金哲学习了根据函数拟合方式，通过观察散点图确定应采用何种数学模型来概括回归线。如果被解释变量和解释变量之间存在线性关系，则应进行线性回归分析，建立线性回归模型；反之，如果存在非线性关系，则应进行非线性回归分析，建立非线性回归模型。 接着，建立回归方程是回归分析的重要一步。根据收集到的样本数据以及确定的回归模型，通过一定的统计拟合准则估计出模型中的各个参数，从而得到一个确定的回归方程。这个回归方程将成为预测和分析数据的基础，为后续的分析提供依据。 最后，在对回归方程进行各种检验方面，李金哲学习了回归方程的可靠性检验。通过对回归方程的假设进行检验，可以评估模型的拟合优度，如残差分析、方差分析等。这些检验能够帮助确认回归方程的有效性，以及对模型进行进一步的改进和优化。 综上所述，回归分析是一种重要的统计方法，可以帮助研究者了解变量之间的关系，并进行预测和分析。通过学习回归分析的一般步骤，李金哲对于如何确定和建立回归方程有了更深入的理解。这将有助于他在未来的研究和实践中更好地运用回归分析方法，为数据分析提供更有力的支持。