经济学未来应该怎么发展？是继续数量化的研究方法，还是回归古典，远离数学和统计学？拜托各位了 3Q 回归古典可能更具潜力。数量化的东西是研究微观的数量变化，跟模型、统计结合比较多；而宏观的经济是战略式的科学。这么说吧，领导首先关心GDP是增还是减（宏观经济说了算），增多少减多少（微观经济说了算）。当然，趋势的预测也不是一个人能说了算的，即使再牛逼，也会决策错误的，毕竟是人不是神。
如何为单变量模型选择最佳的线性回归？ 决定系数R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R2越大（接近于1），所拟合的回归方程越优。但同时也应注意，为了单纯地得到较大的R2，模型的形式可能会很复杂，甚至使其中的参数无法解释实际意义，这是不可取的。要充分考虑专业知识、结合实际解释和应用效果来确定最终的曲线。阅读量0
什么是量化评价 定性风险评价是借助于对事物的经验、知识、观来察及对发展变化规律的了解，科学地进行分析、判断的一类方法。自运用这类方法可以找出系统中存在的危险、有害因素，进一步根据这些因素从技术上、管理上、教育上提出对策措施，加以控制，达到bai系统安全的目的。扩展资料1.多目标决策方法当项目有多个目标和属性时，常用这种方法。其核心是多目标的简化，其简化的原则是删除du不重要的目标、合并同类目标。最常用的定量方法是线性加权和方法。2.层次分析法zhi层次分析法是美国著名运筹学家T.L.Saaty提出的一种系统综合分析方法，用于求解层次结构dao或网络结构的复杂评估的复杂评估系统的评估问题。参考资料：-量化教学评价
logistics 回归建立预后模型过程中自变量太多，如何筛选？
数据分析方法论是什么？ 今天在书中看到这个东西，但是还是感觉是一个很模糊，感觉它更多像是一个指导思想。
如何用回归模型对经济作数量分析 经济决定税收，税收反作用于经济。一方面，经济增长的规模、速度、质量、结构决定着税收总量、增长速度和税收结构。另一方面，税收作为重要的调控手段，通过税率、税负、。
spss教程：线性回归分析，回归分析是一种应用很广的数量分析方法，用于分析事物间的统计关系，侧重数量关系变化。回归分析在数据分析中占有比较重要的位置。。
excel回归分析中的指标代表什么意义 统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义，但变量之间关系分析及计算繁杂，而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系，完成其繁杂的计算分析过程。根据回归预测中的实例，借助Excel进行相关分析，判断出其相关程度，并在此基础上建立回归模型，最后用Excel完成计算分析、统计检验及预测，使回归预测分析的计算过程更简捷，统计预测方法更为实用。直线回归分析是研究一个应变量与一个自变量间呈直线趋势的数量关系。在实际中，常会遇到一个应变量与多个自变量数量关系的问题。一个应变量与多个自变量间的这种线性数量关系可以用多元线性回归方程来表示。式中b0相当于直线回归方程中的常数项a，bi（i=1，2，…m）称为偏回归系数，其意义为当其它自变量对应变量的线性影响固定时，bi反映了第i个自变量xi对应变量y线性影响的度量。〔例〕财政收入多因素分析在一定时期内，财政收入规模大小受许多因素的影响，如国民生产总值大小、社会从业人员多少、税收规模大小、税率高低因素等。本例仅取四个变量作为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。t：年份，y：财政收入(亿元)，xl：税收(亿元)，x2：国民生产总值(亿元)，x3：其他收入(亿元)，x4：社会从业人数(万人)。数据。
直线回归分析的条件 满意回答：回归分析与相关分析的联系研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向宜选用线性相关分析若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说作相关分析时要求两变量都是随机变量如人的身长与体重、血硒与发硒作回归分析时要求因变量是随机变量自变量可以是随机的也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值如用药的剂量)。在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述其实在应用时当两变量都是随机变量时常需同时给出这两种方法分析的结果另外若用计算器实现统计分析可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验，这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题它们的差别主要是1、在回归分析中y被称为因变量处在被解释的特殊地位而在相关分析中x与y处于平等的地位即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的2、相关分析中x与y都是随机变量而在回归分析中y是随机变量x。
相关分析与回归分析的联系与区别 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；【摘2113要】相关分析和回归分析是5261数理统计中两种重要的统计分析方法，4102在实际生活中应用非常广1653泛。两种方法从本质上来讲有许多共同点，均是对具有相关关系的变量，从数据内在逻辑分析变量之间的联系，但同时二者存在不同。相关分析可以说是回归分析的基础和前提，而回归分析则是相关分析的深入和继续。当两个或两个以上的变量之间存在高度的相关关系时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。从本质分析了相关分析和回归分析，并比较两种之间的异同，结合生活中的例子，进一步讨论了利用相关分析和回归分析的前提并得出相关结论。【关键词】数理统计 相关性 相关分析 回归分析一、相关关系与相关分析1.相关关系在数理统计学中，回归分析与相关分析是两种常用的统计方法，可以用来解决许多生产实践中的问题，虽然二者之间关系密切，但在具体原理和应用上面有许多不同。首先从总体来说，两者均是对具有相关性的变量或具有联系的标志进行分析，可以借助函数和图像等方法。当一个变量固定，同时另一个变量也有固定值与其相对应，这是一种一一对应的关系，也叫做函数关系。而当一个变量固定，同时与之相对应的变量值并。
