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模型的制作過程(模型的優(yōu)點)

導(dǎo)讀 關(guān)于模型的制作過程,模型的優(yōu)點這個問題很多朋友還不知道,今天小六來為大家解答以上的問題,現(xiàn)在讓我們一起來看看吧!1、一、優(yōu)點它表明

關(guān)于模型的制作過程,模型的優(yōu)點這個問題很多朋友還不知道,今天小六來為大家解答以上的問題,現(xiàn)在讓我們一起來看看吧!

1、一、優(yōu)點它表明自變量和因變量之間的顯著關(guān)系;2、它表明多個自變量對一個因變量的影響強(qiáng)度。

2、回歸分析也允許去比較那些衡量不同尺度的變量之間的相互影響,如價格變動與促銷活動數(shù)量之間聯(lián)系。

3、這些有利于幫助市場研究人員,數(shù)據(jù)分析人員以及數(shù)據(jù)科學(xué)家排除并估計出一組最佳的變量,用來構(gòu)建預(yù)測模型。

4、二、缺點回歸模型比較簡單,算法相對低級。

5、擴(kuò)展資料應(yīng)用相關(guān)分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度,一般不區(qū)別自變量或因變量。

6、而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關(guān)的具體形式,確定其因果關(guān)系,并用數(shù)學(xué)模型來表現(xiàn)其具體關(guān)系。

7、比如說,從相關(guān)分析中我們可以得知“質(zhì)量”和“用戶滿意度”變量密切相關(guān),但是這兩個變量之間到底是哪個變量受哪個變量的影響,影響程度如何,則需要通過回歸分析方法來確定。

8、一般來說,回歸分析是通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系,建立回歸模型,并根據(jù)實測數(shù)據(jù)來求解模型的各個參數(shù),然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數(shù)據(jù);如果能夠很好的擬合,則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)測。

9、例如,如果要研究質(zhì)量和用戶滿意度之間的因果關(guān)系,從實踐意義上講,產(chǎn)品質(zhì)量會影響用戶的滿意情況,因此設(shè)用戶滿意度為因變量,記為Y;質(zhì)量為自變量,記為X。

10、通常可以建立下面的線性關(guān)系: Y=A+BX+§。

11、式中:A和B為待定參數(shù),A為回歸直線的截距;B為回歸直線的斜率,表示X變化一個單位時,Y的平均變化情況;§為依賴于用戶滿意度的隨機(jī)誤差項。

12、參考資料來源:百度百科-回歸模型。

本文分享完畢,希望對大家有所幫助。

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