回归分析
一、概述
1.相关分析的局限：只表示双向互动关系，不够具体，但精确数量关系做不到。
2.回归分析探索变量间关系的数学表达，通过回归方程，以相关为前提，否则不能做回归分析。
二、一元线性回归
1.定义：只有一个自变量的回归，回归方程y=a+bx
2.回归方程的预测作用r^2（回归系数）：因变量的总变异（离差平方和）可分解为回归和误差引起的变异，回归引起的变异就是r^2（通常用百分数表示），误差变异就是1-r^2。
3.预测作用与误差相比谁大：F检验
一元回归中，F检验df1=1，df2=n-2
三、多元线性回归简介
1.多元就是多个自变量，回归方程y=a+b1x1+b2x2+...+bkxk
2.一元与多元相同：回归方程，测定系数，检验系数的显著性
3.不同：计算方法，多元需要检验各个回归系数是否显著
四、回归关系的本质：解释关系（区分自变量和因变量，而相关分析不区分、考察共变关系）
多元回归陷阱：多重共线性（各自变量之间高度相关）会降低自变量对因变量的解释力
多元回归方法：
强制回归法：验证性分析，考察所有自变量对因变量的解释作用，不考虑自变量回归系数的显著性
逐步回归法：探索性分析，按照自变量对因变量解释作用的大小，使之一次进入回归方程，关注张斌了回归系数的显著性及其作用大小
