回归方程的计算公式是什么？具体怎么理解呢

更新时间：作者：小小条

回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。在会计领域当中，大家可能也会接触到类似的一些知识点内容。例如，回归方程的计算公式是什么？具体怎么理解呢？下面，请大家一起来看看吧。

回归方程的计算公式可以通过最小二乘法来理解，其核心思想是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的纵向距离（残差）的平方和最小。

由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=（y1-bx1-a）2+（y2-bx2-a）2+······+（yn-bxn-a）2，这样，问题就归结于：当a，b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。

在会计工作当中，大家可以通过回归方程来进行回归分析。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

知识拓展：什么情况下用回归分析？

（1）两变量作直线回归分析时，要求应变量Y服从正态分布，通常自变量X为可以精确测量或严格控制的因素。

（2）作回归分析时要有实际意义，不能把毫无关联的两事物或现象进行回归分析。

（3）在进行回归分析前，应绘制散点图，若各散点分布呈直线趋势时，才适宜用直线回归分析。另外还要注意有无异常点（outlier），即残差绝对值特别大的观察点，若是错误所致，应予以修正或去除。

（4）回归方程适用范围一般以自变量X实际取值范围为限，不能任意外推。因为超出自变量X取值范围时，两变量间就不一定呈原有的直线关系。

回归方程的计算公式参考如上。可能还有一些朋友并不清楚如何在实际操作当中进行合理运用，后续大家可以抽出一部分时间，到之了课堂来进行学*。在实际的工作和学*过程中，有任何问题都可以直接向在线客服老师咨询解决。

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