2018年中级经济师《经济基础》考点：回归模型

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(一)回归分析的概念

(二)一元线性回归模型

(三)回归方程

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本知识点属于《经济基础》科目  第二十六章回归分析

【知识点】回归模型

回归模型

(一)回归分析的概念

1.回归分析：就是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，来近似地表达变量间的依赖关系。

2.回归分析vs相关分析(研究目的和方法有明显区别)

(1)相关分析需要依赖回归分析表明现象数量相关的具体形式;

(2)回归分析依赖相关分析表明现象数量变化的相关程度

(3)相关分析无法从一个变量的变化来推测另一个变量变化情况，而回归分析的数学方程式可以。

(4)只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。

3.进行回归分析时，首先需要确定因变量和自变量。

(1)因变量：被预测或被解释的变量，一般用y表示;

(2)自变量：用来预测或解释因变量的变量，一般用X表示。

(二)一元线性回归模型

1.回归模型分类

(1)根据自变量的多少：分为一元回归模型和多元回归模型。

(2)根据回归模型是否线性：分为线性回归模型和非线性回归模型。

2.一元线性回归模型：描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。一元线性回归是只涉及一个自变量的回归问题。

【注意1】β0+β1X：反映由于自变量X变化而引起的因变量Y的线性变化;

【注意2】误差项ε是随机变量，表示除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y的影响;是不能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性。

(三)回归方程

描述因变量Y的期望E(Y)如何依赖自变量X的方程

E(Y)=β0+β1X(方程的图示是一条直线)

【注意1】β0是回归直线的截距;

【注意2】β1是回归直线的斜率：表明x每变动一个单位，E(Y)的变动量。

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