预测技术之一——回归分析

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1、预测技术之一——回归分析　　　　显著性水平　　　　　　意义　　　　　　　　　　　　　　　　　R2　　　　　　　　　　　　　　　　　　　“质量”解释了89%的“用户满意度”的变化程度　　　　　　　　　　F　　　　　　　　　　　　　　　　　　回归方程的线性关系显著　　　　　　　　　　T　　　　　　　　　　　　　　　　　　回归方程的系数显著　　　　　　　　示例预测技术之一——回归分析　　　　显著性水平　　　　　　意义　　　　　　　　　　　　　　　　　R2　　　　　　　　　　　　　　　　　　　“质量”解释了89%的“用户满意度”的变化程度　　　　　　　　　　F　　　　　　　　　　　　　　　　　　回归方

2、程的线性关系显著　　　　　　　　　　T　　　　　　　　　　　　　　　　　　回归方程的系数显著　　　　　　　　示例SIM手机用户满意度与相关变量线性回归分析　　　　我们以SIM手机的用户满意度与相关变量的线性回归分析为例，来进一步说明线性回归的应用。从实践意义讲上，手机的用户满意度应该与产品的质量、价格和形象有关，因此我们以”用户满意度”为因变量，”质量”、”形象”和”价格”为自变量，作线性回归分析。利用SPSS软件的回归分析，得到回归方程如下：用户满意度=×形象+×质量+×价格对于SIM手机来说，质量对其用户满意度的贡献比较大，质量每提高1分，用户满意度将提高分；其次是价格，用户对价格的评价每

3、提高1分，其满意度将提高分；而形象对产品用户满意度的贡献相对较小，形象每提高1分，用户满意度仅提高分。　　方程各检验指标及含义如下：　　　　　　　　　　指标　　　　　　显著性水平　　　　　　意义　　　　　　　　　　　　　　　　　R2　　　　　　　　　　　　　　　　　　　“质量”和“价格”解释了89%的“用户满意度”的变化程度　　　　　　　　　　F　　　　　　　　　　　　　　　　　　回归方程的线性关系显著　　　　　　　　　　T（形象）　　　　　　　　　　　　　　　　　　“形象”变量对回归方程几乎没有贡献　　　　　　　　　　T（质量）　　　　　　　　　　　　　　　　　　“质量”对回归方程有很大贡献

4、　　　　　　　　　　T（价格）　　　　　　　　　　　　　　　　　　“价格”对回归方程有很大贡献　　　　　　　　从方程的检验指标来看，”形象”对整个回归方程的贡献不大，应予以删除。所以重新做”用户满意度”与”质量”、”价格”的回归方程如下：满意度=×质量+×价格用户对价格的评价每提高1分，其满意度将提高分（在本示例中，因为”形象”对方程几乎没有贡献，所以得到的方程与前面的回归方程系数差不多）。　　方程各检验指标及含义如下：　　　　　　　　　　指标　　　　　　显著性水平　　　　　　意义　　　　　　　　　　　　　　　　　R　　　　　　　　　　　　　　　　　　　“质量”和“价格”解释了89%的“用户满

5、意度”的变化程度　　　　　　　　　　F　　　　　　　　　　　　　　　　　　回归方程的线性关系显著　　　　　　　　　　T（质量）　　　　　　　　　　　　　　　　　　“质量”对回归方程有很大贡献　　　　　　　　　　T（价格）　　　　　　　　　　　　　　　　　　“价格”对回归方程有很大贡献　　　　　　　　回归分析的步骤：确定变量明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。　　建立预测模型依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回

6、归分析预测模型。　　进行相关分析回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。　　计算预测误差回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。　　确定预测值利用回归

7、预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。　　回归分析注意的问题；应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。　　正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系；②避免回归预测的任意外推；③应用合适的数据资料；