回归分析模型中级经济师

二分这个形状回归模型，通过这个模型的变量，才能去指导他统计量的那种自由度为一的那种方式，必须得通过他的一的方式才能去给他一个真正的分布。

相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量。需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量。

扩展资料：

回归模型重要的基础或者方法就是回归分析，回归分析是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论，是建模和分析数据的重要工具。在这里，使用曲线线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。

逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元（10，真假，是否）变量时，我们就应该使用逻辑回归。这里，Y的值从0到1，它可以用下方程表示。

参考资料来源：百度百科-回归模型

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2020中级经济师经济基础考试知识点：回归模型

回归模型

1.回归分析与相关分析

二者在研究目的和方法上具有明显的区别：

（1）相关分析需要依赖回归分析表明现象数量相关的具体形式；

（2）回归分析依赖相关分析表明现象数量变化的相关程度；

（3）相关分析无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，回归分析的数学方程式可以从已知量推测未知量。

2.一元线性回归模型

（1）Y=β0＋β1X＋ε

ε即误差项，是一个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，是不能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性。

（2）回归方程：E（Y）＝β0＋β1X

β0是回归直线的截距；β1是回归直线的斜率，表明X每变动一个单位，E（Y）的变动量。

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2020中级经济师经济基础考试知识点：模型的检验与预测

模型的检验与预测

1.对回归模型进行检验：

（1）分析回归系数的经济含义是否合理；

（2）分析估计的模型对数据的拟合效果如何；

（3）对模型进行假设检验。

2.决定系数R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。

3.决定系数的取值在0到1之间。R2＝1，说明回归直线可以解释因变量的所有变化。R2＝0，说明回归直线无法解释因变量的变化，因变量的变化与自变量无关。

4.决定系数越高，模型的拟合效果就越好，即模型解释因变量的能力越强.

5.回归分析的一个重要应用就是预测，即利用估计的回归模型预估因变量数值。