回歸預測技術

回歸預測技術是一種以預測事物發展的因果關係為依據的預測方法。它是一種數理統計方法，即從過去的歷史資料中分析找出事物發展的規律性，確定事物發展的自變數和因變數及其相互間的關係，形成一個數學方程式，以此來預測未來。這種以解決事物發展內部變數與變數間的相互關係的數學方法稱為回歸預測技術。回歸分析預測時，預測值是因變數，自變數是一個，也可是多個。一個自變數稱一元回歸，余類推。

在回歸分析預測中常用回歸數學模型有：(1)一元線性回歸模型，其基本公式是y=a+bx，式中y為因變數，即預測值；X為自變數；a為常數；b為回歸係數。(2)多元線性回歸模型，基本公式是y=a+b1x1+……+bnxn。式中y為因變數；xi(i=1，2，3，……，n)為自變數；a為常數；bi(i=1，2，3，……，n)為回歸係數。(3)非線性回歸模型，其基本公式為y=a+bx+cx2。其中y為因變數；x為自變數；a為常數;b、c為回歸係數。回歸預測技術從理論上或實踐上均比其他方法複雜，套用時預測人員須判斷預測量與觀測量之間有無確定的因果關係；由於預測精度與數據多少有關，因而數據必須在20個以上。