回歸分析有哪些基本的步驟
回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析也有一定的步驟。以下是由學習啦小編整理回歸分析的內容，希望大家喜歡!
回歸分析的簡介
①從一組數據出發，確定某些變量之間的定量關系式，即建立數學模型并估計其中的未知參數。估計參數的常用方法是最小二乘法。
②對這些關系式的可信程度進行檢驗。
③在許多自變量共同影響著一個因變量的關系中，判斷哪個(或哪些)自變量的影響是顯著的，哪些自變量的影響是不顯著的，將影響顯著的自變量入模型中，而剔除影響不顯著的變量，通常用逐步回歸、向前回歸和向后回歸等方法。
④利用所求的關系式對某一生產過程進行預測或控制。回歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟件包使各種回歸方法計算十分方便。
在回歸分析中，把變量分為兩類。一類是因變量，它們通常是實際問題中所關心的一類指標，通常用Y表示;而影響因變量取值的的另一類變量稱為自變量，用X來表示。
回歸分析研究的主要問題是：
(1)確定Y與X間的定量關系表達式，這種表達式稱為回歸方程;
(2)對求得的回歸方程的可信度進行檢驗;
(3)判斷自變量X對因變量Y有無影響;
(4)利用所求得的回歸方程進行預測和控制。
回歸分析的應用
相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關系，并用數學模型來表現其具體關系。比如說，從相關分析中我們可以得知“質量”和“用戶滿意度”變量密切相關，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。
一般來說，回歸分析是通過規定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型，并根據實測數據來求解模型的各個參數，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據;如果能夠很好的擬合，則可以根據自變量作進一步預測。
例如，如果要研究質量和用戶滿意度之間的因果關系，從實踐意義上講，產品質量會影響用戶的滿意情況，因此設用戶滿意度為因變量，記為Y;質量為自變量，記為X。根據圖8-3的散點圖，可以建立下面的線性關系： Y=A+BX+§
式中：A和B為待定參數，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誤差項。
對于經驗回歸方程： y=0.857+0.836x
回歸直線在y軸上的截距為0.857、斜率0.836，即質量每提高一分，用戶滿意度平均上升0.836分;或者說質量每提高1分對用戶滿意度的貢獻是0.836分。
回歸分析的步驟
確定變量
明確預測的具體目標，也就確定了因變量。如預測具體目標是下一年度的銷售量，那么銷售量Y就是因變量。通過市場調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關影響因素，即自變量，并從中選出主要的影響因素。
建立預測模型
依據自變量和因變量的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。
進行相關分析
回歸分析是對具有因果關系的影響因素(自變量)和預測對象(因變量)所進行的數理統計分析處理。只有當自變量與因變量確實存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變量的因素與作為因變量的預測對象是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關系，以相關系數的大小來判斷自變量和因變量的相關的程度。
計算預測誤差
回歸預測模型是否可用于實際預測，取決于對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進行預測。
確定預測值
利用回歸預測模型計算預測值，并對預測值進行綜合分析，確定最后的預測值。
回歸分析的相關問題
應用回歸預測法時應首先確定變量之間是否存在相關關系。如果變量之間不存在相關關系，對這些變量應用回歸預測法就會得出錯誤的結果。
正確應用回歸分析預測時應注意： ①用定性分析判斷現象之間的依存關系;
②避免回歸預測的任意外推;
③應用合適的數據資料;
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