回归模型视频中级经济师

研究两个变量之间的关系通常使用统计学中的回归分析模型。回归分析是一种用于探索和建立变量之间关系的统计技术。在回归分析中，可以选择不同类型的回归模型，具体选择取决于所研究的问题、数据类型和假设。以下是一些常见的回归模型：线性回归模型： 线性回归是最基本和常见的回归模型。它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并尝试通过拟合一条直线来描述这种关系。多项式回归模型： 如果研究发现自变量与因变量之间的关系不能简单地用一条直线解释，可以考虑使用多项式回归模型。多项式回归允许引入多项式项，以更好地拟合数据。逻辑回归模型： 逻辑回归适用于研究二分类问题，即研究两个变量之间的概率关系。它将自变量的线性组合转换为一个概率，并通过逻辑函数（如sigmoid函数）将其映射到0-1之间。非线性回归模型： 当自变量与因变量之间的关系不是线性的时候，可以考虑使用非线性回归模型。非线性回归模型允许引入各种形式的非线性函数来描述变量之间的关系。除了上述模型，还有其他许多特定领域的回归模型，如岭回归、lasso回归、广义线性模型等，适用于不同的研究问题和数据类型。

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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。

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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。