回归分析与层次分析法Which简单回归分析 。根据方法介绍 ， 回归分析与层次分析法比较回归分析比较简单，回归分析方法的定义"回归分析" ， 回归分析根据涉及变量的数量分为单变量回归和多变量回归分析；按因变量个数可分为-2 回归分析和多元回归分析；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、评价指标权重的确定方法确定诊断因素权重的主要方法有德尔菲法、回归 分析法和层次法分析法 。德尔菲法简单易行，是人们经常选择的基本方法 。回归 分析法我们不仅可以得到因素的权重，还可以通过测试因素的重要性来剔除那些次要的、不必要的因素，建立一个更简单和更显著的方程 。但是回归 分析法的应用基于两个条件 ， 即样本数量足够；第二 ， 数据呈现典型的概率分布 。
【简单回归分析法,回归分析法a b 计算公式】层次分析法源于德尔菲法 。相比较而言，层次分析法的计算更为复杂，但正是由于它采用了相对复杂的计算方法，有助于决策者保持思维过程和决策原则的一致性，对于因素复杂的系统往往能得到满意的结果 。基于以上方法的比较，本研究采用hierarchy 分析法来确定诊断因素的权重 。
2、财务管理中什么是 回归 分析法,其特点是什么回归regression analysis是确定两个或多个变量之间相互依赖的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可分为单变量回归分析和多变量回归分析；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 。如果回归分析中只包含一个自变量和一个因变量，并且它们之间的关系可以近似地用一条直线来表示，则这个回归分析称为一元线性回归分析 。
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察独立模型完整(无不应输入的变量，无应输入的变量省略)误差项独立且服从(0，1)正态分布 。真实数据往往不能完全满足上述假设 。因此，统计学家开发了许多回归模型来解决线性回归模型假设过程的约束 。研究一个或多个随机变量Y1，Y2 ， …，Yi与其它变量X1 ， X2，…，Xk之间关系的统计方法 。
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