线性回归与多元回归：有什么区别？

回归分析是金融和投资中常用的统计方法。线性回归是回归分析中最常用的技术之一。多元回归是一类更广泛的回归，包括线性和非线性回归与多个解释变量。...

线性回归与多元回归：综述

回归分析是金融和投资中常用的统计方法。线性回归是回归分析中最常用的技术之一。多元回归是一类更广泛的回归，包括线性和非线性回归与多个解释变量。

回归作为一种工具，有助于将数据汇集在一起，帮助人们和公司做出明智的决策。在回归中有不同的变量在起作用，包括一个因变量——你试图理解的主要变量和一个自变量——可能对因变量有影响的因素。

为了使回归分析工作，你必须收集所有相关的数据。它可以用一个x轴和一个y轴表示在一个图形上。

人们使用回归分析有几个主要原因：

预测未来的经济状况、趋势或价值
确定两个或多个变量之间的关系
了解一个变量如何随另一个变量的变化而变化

回归分析有很多种。在本文中，我们将研究两种方法：线性回归和多元回归。

线性回归

它也被称为简单线性回归。它用一条直线建立两个变量之间的关系。线性回归试图通过寻找斜率和截距来绘制一条最接近数据的直线，从而定义直线并最小化回归误差。

如果两个或两个以上的解释变量与因变量呈线性关系，则该回归称为多元线性回归。

许多数据关系不遵循直线，因此统计学家使用非线性回归代替。两者的相似之处在于两者都以图形方式跟踪一组变量的特定响应。但是非线性模型比线性模型更复杂，因为函数是通过一系列的假设建立的，这些假设可能来自于反复试验。

多元回归

一个因变量只有一个变量来解释是很少见的。在这种情况下，分析员使用多元回归，试图用一个以上的自变量来解释因变量。多元回归可以是线性的，也可以是非线性的。

多元回归是建立在因变量和自变量之间存在线性关系的假设基础上的。它还假设自变量之间没有主要的相关性。

如上所述，使用回归分析有几个不同的优点。这些模型可以被企业和经济学家用来帮助做出实际的决策。

公司不仅可以使用回归分析来了解某些情况，如****电话为什么会减少，还可以进行前瞻性预测，如未来的销售数字，并作出重要决定，如特殊销售和促销。

线性回归与多元回归：例子

考虑一位分析师，他希望在公司股价的日变化与其他解释变量（如交易量的日变化和市场回报的日变化）之间建立线性关系。如果他以公司股价的日变化为因变量，以成交量的日变化为自变量进行回归，这将是一个简单的线性回归的例子，只有一个解释变量。

如果分析师将市场回报率的日变化加入回归中，那将是一个多元线性回归。

关键要点

回归分析是金融和投资中常用的统计方法。
线性回归是回归分析中最常用的技术之一。
多元回归是一类更广泛的回归，包括线性和非线性回归与多个解释变量。

发表于 2021-06-11 20:01
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分类：商业金融

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