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內(nèi)容

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  • 線性回歸分析

    來源:默認(rèn)管理員點擊數(shù):389發(fā)布時間:2012-12-10

      1 基本概念

      線性回歸(Linear Regression )是研究一個或一組被影響的指標(biāo)(常稱為因變量,dependent variable)與一個或一組影響指標(biāo)(常稱為自變量,independent variable)間線性數(shù)量關(guān)系(包括因果關(guān)系、伴隨關(guān)系)的統(tǒng)計分析方法,是市場研究中應(yīng)用最為廣泛的統(tǒng)計技術(shù)之一。如:人均可支配收入與人均消費間的聯(lián)系、廣告投入與品牌知名度的聯(lián)系、品牌知名度與市場占有率的聯(lián)系等,均可借助線性回歸解決。

      2 模型與基本原理:

     l 一般線性回歸方程

      假定Y為因變量, X1、X2、X3、…、Xn為n個自變量,模型為:

      其中b1、b2、…、bn表示相應(yīng)變量的回歸系數(shù),b0表示常數(shù)項

      l 標(biāo)準(zhǔn)化線性回歸方程

      將所有自變量、因變量標(biāo)準(zhǔn)化(、)

      后,再進(jìn)行線性回歸得到的方程,稱為標(biāo)準(zhǔn)化線性回歸方程。

      l最小二乘估計與方程的解

      對直線回歸方程y=A+Bx,記殘差平方和為

      據(jù)微積分知識,A、B滿足如下聯(lián)立方程組

      此方程組稱之為正規(guī)方程組(Normal Equations),其解為:

      對多元線性回歸

      正規(guī)方程的矩陣形式為

      其解為:

      應(yīng)用示例

      為評估口感、煙絲質(zhì)量等共9項指標(biāo)對香煙總體滿意度的影響程度,建立了標(biāo)準(zhǔn)化線性回歸方程:

      然后,根據(jù)回歸方程對影響因素進(jìn)行分層、評估。

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