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什么是回归分析 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式。 对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著。 利用关系式，根据一个或多个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。 回归模型 描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项ε的方程称为回归模型 一元回归 误差项服从正态分布的随机变量，且独立，期望值为0. 多元回归 最小二乘法 回归分析与相关分析的区别 相关分析描述的是两个变量之间的线性关系的密切程

对于描述统计学的过分依赖会带来误导性的结论或导致不良行为。 标准差是一个能够帮我们从一大堆杂乱无长得数字中发现真理的统计数值。用它来衡量数据相对于平均值的分散程度。平均值 百分差/百分率 将一系列复杂的信息浓缩成一个数字，这是所有指数都具备的优点 由于在计算方差时每个数值和平均值只差都进行了平方，因此那些远离平均值得数据即异常值会被放大，方差很少被用于结论当中，而标准差才是一个更为直观的表述型数据 即使最精确的描述性数据，都有可能面临一个根本性问题：缺乏精确度。 以计算人均收入，中位数可能会是一个更准确的.