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向量自回归模型适用于(向量自回归模型的理论方法及应用实例)

来源:湘潭网 时间:2022-09-26 17:15:15 编辑:君子莲 手机版
本内容由湘潭网小编为大家分析解读:向量自回归模型的用途,向量自回归模型优点这个很多人还不知道,今天带大家了解一下!

1、一、优点它表明自变量和因变量之间的显著关系;2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。

2、回归分析也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响,如价格变动与促销活动数量之间联系。

3、这些有利于帮助市场研究人员,数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量,用来构建预测模型。

4、二、缺点回归模型比较简单,算法相对低级。

5、扩展资料应用相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度,一般不区别自变量或因变量。

6、而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式,确定其因果关系,并用数学模型来表现其具体关系。

7、比如说,从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关,但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响,影响程度如何,则需要通过回归分析方法来确定。

8、一般来说,回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各个参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据;如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。

9、例如,如果要研究质量和用户满意度之间的因果关系,从实践意义上讲,产品质量会影响用户的满意情况,因此设用户满意度为因变量,记为Y;质量为自变量,记为X。

10、通常可以建立下面的线性关系: Y=A+BX+§。

11、式中:A和B为待定参数,A为回归直线的截距;B为回归直线的斜率,表示X变化一个单位时,Y的平均变化情况;§为依赖于用户满意度的随机误差项。

12、参考资料来源:百度百科-回归模型。

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