回归预测（回归预测法名词解释人力资源需求预测方法）

本篇文章给大家谈谈回归预测，以及回归预测法名词解释人力资源需求预测方法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、趋势预测法和回归预测法区别与联系
• 2、回归分析怎么做预测
• 3、回归是指预测结果可以在什么集上变化
• 4、回归预测
• 5、回归方程的预测包括点估计和区间估计两种
• 6、回归分析法属于什么预测方法

趋势预测法和回归预测法区别与联系

趋势预测法和回归预测法区别：趋势预测法与回归预测法的区别在于回归预测法考虑到了人力资源需求的外部影响因素。

趋势预测法和回归预测法联系：二者都是预测因变量发展变动趋势和水平的一种方法。

回归预测法是税务预测常用的一种数学预测方法。它是运用一定的数学模型，以一个或几个自变量作为依据，来预测因变量发展变动趋势和水平的一基戚种方法。

趋势分析法是通过对有关指标的各期对基期的变化趋势的分析，从中发现问题，为追索和检查账目提供线索的一种分析方法。例如通过对应收账款的趋势分析，就可对坏账的可能与应催收的货款作出一般评价。趋势分析法可用相对数也可用绝对数。

以下是趋势分析法应用方法的相关介绍：

1、定基动态比率：即用某一时期的数值作为固定的基期指标数值，将其他的各期数值与搏祥陵其对比来分析。其计算公式为：定基动态比率=分析期数值÷固定基期数值。

2、环比动态比率：它是以每一分析期的前期数值为基期数值而计算出来的宴毁动态比率，其计算公式为：环比动态比率=分析期数值÷前期数值。

以上资料参考百度百科——趋势分析法

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回归分析怎么做预测

回归分析怎么做预测：

1、选定预测的变量及主要的原因变量;

2、收集历史数据(或通过市场调查) ;

3、分析变量间的关系建立回归模型;

4、参数估计：最小二乘法;

5、回归方程的显著性检验;

6、利用回归方程进行预测。

回归的现代解释：

回归分析是关于研究一个应(因)变量咐磨对另一个或几个解释变量(自变量)的)依赖关系，其用意在于通过后者的己知或设定值，去估计和(或)预测前者的( 总体)均值。

回归的基本思想：

具有相关关系的变量，虽然不能用函数式准确表达其关系，但可以通过大量的实验数据(或调查数据等)的统计分析，找出各相关因素的棚闭内在规律，可用衡和斗某一函数式近似地描述其依存关系。

回归是指预测结果可以在什么集上变化

回归预测(regression forecasting)是回归方程的一项重要应用。所谓预测就是对给定的X值，估计Y值将落在什么范围。设变量X,Y有线性关系，且线性回归方程

的拟合度是较好的，但由于X,Y并非确定性关系，故对任意

，不能精确地求得相应的y值，是根据变量之间相关关系或因果关系进行预测的方法 [2]  。

回归预测方法有多种类型。

依据相关关系中自变量的个数不同分类，可分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法。在一元回归分析预测法中，自变量只有一个，而在多元回归分析预测法中，自变量有两个以上。依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为线性回归预测和非线性回归预测。

1.根据预测目标，确定自变量和因变量

明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。

2.建立回归预测模型

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归预测模型。

3.进行相关分析

回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一拦游袜般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。

4.检验回归预测模型，计算预测误差

回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差简激较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。

5.计算磨做并确定预测值

利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

1）应用回归预测法时应注意的问题：

应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。

2）正确应用回归分析预测时应注意：

①用定性分析判断现象之间的依存关系；

②避免回归预测的任意外推；

③应用合适的数据资料。

回归预测

回归预测是利用具有相关关系的两个或两个以上的变量间的关系，确定当一个或几个变量的变化对另一个特定变量的影响程度。根据变量数分为一元和多元回州滚归，根据回归曲线形态分为线性回归和非线性回归。

回归模型为公式[58]（3—2）表述。

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式中：

为自变量；t为因变量；bi为偏回归参数，i=1，2，3，…，n的整数。

回归显著性检验包括可决系数（R2即为回归平方和与总平方和之比）计算和显著性检验t检验和F检验。

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当多元回归时，往往多重判定系数

。

显著性检验

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式中：

为第i个回归系数；

。

拒绝域为

（其中α=0.05），说明因变量的回归效果显著。

显著性检验

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式中：k为回归方程中回归系数的个数。

拒绝域为F＞Fα（其中α=0.05）（k，n－k－1），说明所给模型中自变量与因变量的关系显著。

回归分析预测基本步骤分为4个阶段：册棚余首先根据研究的目的和问题将变量分为自变量和因变量，再找出适合数据变化基本规律的数学模型表达式，第三步对该模型进行回归显著性检验，最和碧后利用通过检验的回归预测模型根据自变量的变化去估计因变量的值。

回归方程的预测包括点估计和区间估计两种

以下对回归方程的仿巧预测包括点估计和区间估计两种进行解答：

1、点估计

利用估计的方程，对于x的一个特定值  ,求出y的一个估计值就是点估计。点估计分为两种：

（1）平均值的点估计：实际上是对总体参数的估计

是利用估计的回归方程，对于x的一个特定值，求出y的平均值的一个估计值

（2）个别值的点估计：对因变量的某个具体取值的估计

是利用估计的回归方程，对于x的一个特定值，求出y的一个个别值的估计值

2、区间估计

利用估计的方程，对于x的一个特定并纤值  ,求出y的一个估计值的区间就是区间估计。

（1）置信区间（confidence interval）估计：是利用估计的回归方程，备蔽键对于x的一个特定值，求出y的平均值的估计区间

（2）预测区间（prediction interval）估计：是利用估计的回归方程，对于x的一个特定值，求出y的一个个别值的估计区间

回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程

回归分析法属于什么预测方法

回归分析法属于因果预测方法。

回归分析预测法（Regression Analysis Prediction Method）是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因冲链此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法。

回归分析法是从事物变化的因果关系出发进行分析的一种预测方法，即根据实际统计的数据，通过数学计算，确定变量之间相互依存的数量关系，建立合理的数学模型，以推算变量的未来值。

回归分析的优点：  

1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。散袜孙因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。

3、运用回归模型，只好扒要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。

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