回归分析家庭作业帮助

在统计学模型中，回归分析是估计变量之间关系的统计过程。当重点在于一个因变量与一个或多个独立变量（或“预测变量”）之间的关系时，它包含许多建模和分析几个变量的技术。

回归是用于财务，投资和其他学科的统计测量，它们试图确定一个因变量（通常由Y表示）与一系列其他变化变量（称为独立变量）之间的关系的强度。回归帮助投资和财务经理评估资产，并了解变量之间的关系，如商品价格和处理这些商品的企业的股票。

打破’回归’

回归的两种基本类型是线性回归和多元线性回归，尽管有更复杂的数据和分析的非线性回归方法。线性回归使用一个独立变量来解释或预测因变量Y的结果，而多元回归使用两个或多个独立变量来预测结果。

回归可以帮助金融和投资专业人士以及其他业务的专业人士。回归可以帮助预测公司根据天气，以前的销售额，GDP增长或其他条件的销售额。资本资产定价模型（CAPM）是经常使用的金融资产回归模型，用于定价资产和发现资本成本。每种类型回归的一般形式是：

线性回归：Y = a + bX + u

多重回归：Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + btXt + u

哪里：

Y =您想要预测的变量（因变量）

X =您用于预测Y的变量（自变量）

a =截距

b =斜率

u =回归残差

回归采取一组随机变量，被认为是预测Y，并尝试找到它们之间的数学关系。这种关系通常以最接近所有单个数据点的直线（线性回归）的形式。在多元回归中，通过使用带下标的数字来区分单独的变量。

投资回归

经常使用回归来确定商品价格，利率，特定行业或行业的特定因素对资产的价格走势有多少影响。上述CAPM基于回归，用于预测股票的预期收益并产生资本成本。股票的回报将回归较大的指数（如标准普尔500指数），以产生特定股票的beta。 Beta是股票与市场或指数相关的风险，反映为CAPM模型的斜率。相关股票的预期收益将为因变量Y，而独立变量X则为市场风险溢价。

额外的变量，如股票的市值，估值比率和最近的回报可以添加到CAPM模型，以获得更好的回报估计。这些额外的因素被称为Fama-French因素，以发展多元线性回归模型的教授命名，以更好地解释资产回报。

一种形式的回归分析，其中数据适合于表示为数学函数的模型。简单线性回归将两个变量（X和Y）与直线（y = mx + b）相关联，而非线性回归必须生成一条线（通常为曲线），就好像每个Y值都是随机变量一样。该模型的目标是使广场的总和尽可能的小。非线性回归使用对数函数，三角函数和指数函数，以及其他拟合方法。

打破“非线性回归”

非线性回归建模与线性回归建模相似，因为它们都寻求从一组变量图形跟踪特定的响应。非线性模型比线性模型更复杂，因为函数是通过一系列可能源于试错误的近似（迭代）产生的。数学家使用几种已建立的方法，如高斯牛顿法和Levenberg-Marquardt法。

线性和逻辑回归通常是人们在预测建模中学习的第一种算法。由于受欢迎程度，很多分析师甚至认为他们是唯一的回归形式。稍微涉及的人认为他们是所有形式的回归分析中最重要的。

事实是有无数形式的回归，可以执行。每种形式都有其自身的重要性和最适合使用的具体条件。在这篇文章中，我以简单的方式解释了最常用的7种形式的回归。通过这篇文章，我也希望人们发现一个回归广度的想法，而不是对他们遇到的每个问题应用线性/逻辑回归，并希望他们能适应！

回归分析是一种预测建模技术，它调查依赖（目标）和自变量（预测因子）之间的关系。该技术用于预测，时间序列建模和发现变量之间的因果关系。例如，驾驶员的皮疹驾驶与道路交通事故之间的关系最好通过回归研究。

回归分析是数据建模和分析的重要工具。在这里，我们将数据点的曲线/线拟合到数据点之间，使得数据点与曲线或线之间的距离之间的差异最小化。我将在下面的部分详细解释这一点。

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