回归分析中自变量和因变量的性质是什么？

1. 回归分析中自变量和因变量的性质是什么？

综述：回归分析中自变量和因变量的性质是，任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响。
那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。

回归一词的现代解释是非常简洁的，回归时研究因变量对自变量的依赖关系的一种统计分析方法。
目的是通过自变量的给定值来估计或预测因变量的均值。它可用于预测、时间序列建模以及发现各种变量之间的因果关系。
使用回归分析的益处良多，具体如指示自变量和因变量之间的显著关系，或者指示多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析还可以用于比较那些通过不同计量测得的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间的联系。
这些益处有利于市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除和衡量出一组最佳的变量，用以构建预测模型。

2. 回归分析就是确定变量与变量之间的关系，大致分为两类，是( )

【答案】CD
【答案解析】所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式)。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。