迴歸分析法是什麼

迴歸分析法是一種統計學上分析數據的方法，目的在於瞭解兩個或多個變量間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變量來預測研究者感興趣的變量。迴歸分析法主要解決的問題：確定變量之間是否存在相關關係，若存在，則找出數學表達式；根據一個或幾個變量的值，預測或控制另一個或幾個變量的值，且要估計這種控制或預測可以達到何種精確度。分類:根據因變量和自變量的個數來分類：一元迴歸分析和多元迴歸分析。

根據因變量和自變量的函數表達式來分類：線性迴歸分析和非線性迴歸分析。

有效性和注意事項:有效性：用迴歸分析法進行預測首先要對各個自變量做出預測。

若各個自變量可以由人工控制或易於預測，而且迴歸方程也較為符合實際，則應用迴歸預測是有效的，否則就很難應用。

注意事項：為使迴歸方程較能符合實際，首先應儘可能定性判斷自變量的可能種類和個數，並在觀察事物發展規律的基礎上定性判斷迴歸方程的可能類型；其次，力求掌握較充分的高質量統計數據，再運用統計方法，利用數學工具和相關軟件從定量方面計算或改進定性判斷。