關于向量自回歸模型的優(yōu)點，向量自回歸模型優(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系；2、它表明多個自變量對一個因變量的影響強度。
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)科學家排除并估計出一組最佳的變量，用來構建預測模型。
4、二、缺點回歸模型比較簡單，算法相對低級。
5、擴展資料應用相關分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關、相關的方向和密切程度，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)象之間相關的具體形式，確定其因果關系，并用數(shù)學模型來表現(xiàn)其具體關系。
7、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。
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)自變量作進一步預測。
9、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。
10、通常可以建立下面的線性關系： 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。
標簽：
免責聲明：本文由用戶上傳，如有侵權請聯(lián)系刪除！