回归分析的基本步骤

回归分析的基本步骤

回归分析是一种统计学方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。通过回归分析，可以建立一个数学模型来描述变量之间的关系，并利用这个模型进行预测和推断。以下是回归分析的基本步骤：

1. 确定研究目的和问题：明确研究的目的和问题，这将指导整个回归分析的过程。

2. 收集数据：收集与研究问题相关的数据，包括自变量和因变量。

3. 数据清洗和预处理：对数据进行清洗，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等，确保数据质量。

4. 选择回归模型：根据研究问题和数据特征，选择合适的回归模型，如线性回归、多项式回归、逻辑回归等。

5. 建立回归模型：将因变量作为被解释变量，自变量作为解释变量，建立回归模型。

6. 模型诊断和检验：对回归模型进行诊断，检查模型是否符合回归分析的前提假设，如正态性、线性性、同方差性等。

7. 进行回归分析：运行回归分析，获取模型的系数、拟合程度、显著性等信息。

8. 解释和评估模型：解释模型系数的含义，评估模型的拟合度和统计显著性。

9. 预测和推断：利用回归模型进行预测或因果推断，回答研究问题。

10. 报告结果：将回归分析的结果进行报告，并解释其意义和限制。

什么情况下用回归分析

1. 两变量作直线回归分析时，要求应变量Y服从正态分布，通常自变量X为可以精确测量或严格控制的因素。

2. 作回归分析时要有实际意义，不能把毫无关联的两事物或现象进行回归分析。

3. 在进行回归分析前，应绘制散点图，若各散点分布呈直线趋势时，才适宜用直线回归分析。另外还要注意有无异常点（outlier），即残差绝对值特别大的观察点，若是错误所致，应予以修正或去除。

4. 回归方程适用范围一般以自变量X实际取值范围为限，不能任意外推。因为超出自变量X取值范围时，两变量间就不一定呈原有的直线关系。

本文原文来自东奥会计在线