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多元回归分析法优缺点,回归分析法在交通预测中的优缺点

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多元Linear回归分析模型问题1:多元Linear回归分析的优缺点问题2:多元Linear回归-2/分析分为单变量回归和根据因变量的个数可分为简单回归分析和多重回归分析；根据自变量与因变量的关系类型 ， 可分为线性回归分析和非线性回归分析 。

1、市场需求预测有哪三种方法,其优缺点各是什么? A: (1)市场调研法 。准确可靠 ， 实现的可能性大；但是任务重，容易失效 ， 风险大 。(2)德尔菲法 。既依靠专家 ， 又避免了专家会议的缺点，尤其是在没有数据的情况下；但是需要的时间比较长，标定很大程度上依靠主观判断 ， 不太准确 。(3)加权移动平均法 。预测值接近实际销量的趋势；但是，不仅需要积累大量的实际销售数据，而且使用的加权值也不容易获得 。

简单易行，避免了加权移动平均法的缺点，又保留了其优点，只需少量数据即可进行预测 ， 有利于生产管理；但不适合预测季节性趋势 。(5)季节变动指数平滑法 。预测季节性产品的销量比较准确，但是需要收集往年的数据，计算方法比较复杂 。(6)线性趋势预测法 。计算简单，但只能根据历史销售统计数据推断未来销售趋势，看不到预测变化的具体原因 。

2、 回归分析的认识及简单运用 回归分析的理解和简单应用回归regression analysis是确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计分析方法 。应用广泛，回归分析根据涉及的自变量个数分为回归和多重回归分析；根据自变量的个数可分为一元变量回归分析和多元-2/分析；根据自变量与因变量的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析 。

【多元回归分析法优缺点,回归分析法在交通预测中的优缺点】如果回归分析包含两个或两个以上的自变量，且因变量与自变量之间存在线性关系 ， 则称为多线性回归分析 。定义回归分析是应用最广泛的数据分析方法之一 。它以观测数据为基础，建立变量之间适当的依赖关系来分析数据的内在规律 ， 可用于预测、控制等问题 。方差齐性线性关系效应累积变量无测量误差变量服从多元正态分布观测独立模型是完整的(不含不应输入的变量，也不遗漏应输入的变量)误差项是独立的，服从(0，1)正态分布 。

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