回歸模型預測法

回歸模型預測法簡稱 “回歸預測法”，以定量研究變數間相關關係的回歸方法為基礎的預測方法。基本思路是： 通過樣本信息，分析預測對象與有關因素之間的總體相關關係，設定適當的數學模型 (稱為總體回歸模型)將這種相關關係的類型表達出來; 然後再利用樣本信息，運用參數估計法，建立反映預測對象與主要相關因素之間總體關係的樣本回歸模型;進行必要的檢驗;最後根據已建立並通過檢驗的樣本回歸模型，來預測研究對象的未來狀況。

其中，在預測之前所做的那些工作，包括模型設定、參數估計和模型檢驗，統稱為回歸分析。由回歸方法建立起來的數學模型，就稱為回歸模型。它一旦用於預測，又可稱為預測回歸模型。回歸模型可分為線性回歸模型和非線性回歸模型，也可分為一元回歸模型和多元回歸模型。回歸預測法，有比較嚴密的理論基礎和較成熟的計算分析方法，如果模型建立得當，則可得到比較精確的預測結果。