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雷达卡
什么是实证分析？
实证分析是一种分析经济问题“是什么”的研究方法。它侧重于研究经济系统如何运作，分析经济活动的过程、结果和方向，以及经济活动的结果是否可取。实证分析法考虑某些假设与相关经济变量之间的因果关系，对观察到的事实进行描述、解释或解释，并预测相关现象的存在。客观事实是检验实证分析方法结论的标准。有学者指出，实证研究作为一种经济研究方法的基本特征如下：这些假设是基于现实，从一系列的结论中推导出来的，并逐渐将某些假设联系起来，从而将理论结论转化为具体的事实。
下面介绍回归分析法的相关步骤
（1）描述性统计
描述性统计分析主要是对研究样本中与所有变量相关的数据进行统计描述，包括频数分析、中心趋势分析、方差分析、分布分析这类十分基本的统计图形。
①数据的频数分析。在进行数据预处理，可以使用描述性分析中的频率分析和交叉频率分析来检查偏差值。
②数据的集中趋势分析。集中趋势分析是展现数据是什么样的水平，像是均值、中位数和众数这类指标。
③数据的离散程度分析。该分析对数据之间的差异程度进行衡量，一般情况采用的的指标是方差和标准差。
④数据的分布。假设样本所在的总体分布要求是正态分布的，所以在作分析的时候需要进行偏度和峰度两个指标来检验样本数据是否属于正态分布。
⑤绘制统计图。在分析时，图形总是比文字总结更加形象生动，更能突出你想要表达的意思，SPSS 软件可以进行绘制各种变量的统计图表，像是条形图、饼图以及折线图。
（2）差异性分析
差异分析是进行实证研究中较为常用的一种数据分析方法，一般是用于确定实验组与对照组之间是否存在差异，以及这些差异是否显着，也称为显著性检验，这类检验也是假设检验的一类，经常用于评估样本之间的差异是否由随机误差引起或者是否存在显著差异。
在实证分析论文里通常是采用差异性分析去对研究的各个变量进行分析，其目的是想要展现出各种控制变量会对研究的主要变量产生什么样的影响，从而去进行分析陈述。
（3）相关性分析
在做回归分析变量的因果关系之前，需要先对变量的相关性进行检验。
那么什么是相关性分析呢？
相关性分析的基本概念是通过分析两个或多个相关的变量来进行实证研究这两个变量因素的接近程度。在进行相关之前，相关元素之间必须存在联系或概率。
在对变量进行回归分析之前，要先对其进行相关性分析，判断他们之间是否相关，是否显著，通过后，再对变量之间的关系进行分析。
（4）回归分析
有各种各样的回归技术用于回归分析。
1. Linear Regression线性回归
在进行学习回归模型的时候，线性回归通常是首选模型之一。在这种模型中，因变量是连续变量，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线本质上是线性的。
线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。
多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。
2.Logistic Regression逻辑回归
逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元（1 / 0，真/假，是/否）变量时，应该使用逻辑回归。这里，Y的值为0或1，它可以用下方程表示。
odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrence
ln(odds) = ln(p/(1-p))logit(p) = ln(p/(1-p)) =b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk
3. Polynomial Regression多项式回归
对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示：
y=a+b*x^2
在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。
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