【说出来的论坛币】来说说你了解的回归！

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善于总结的人，提高的速度就是快！！

回归就是根据数据找到最能拟合这些数据的模型， 然后基于这个模型去做统计预测和相关估计已经估计的精度的评估。 是统计中最基本的方法。

回归分析对我来说就是个坑 有时候只能照着对书上的做，有一次对一个y=x1+x2+x3……Xn的做y和x1……xn的回归分析结果就相当的悲剧了

回归，是用spss做好，还是sas

看了推荐的回复 估计我就能更上一层楼了！

回归分析判断多个变量X对某一变量Y的影响。
需要注意的是，对于不同目的，回归的关注点应该不同。在判断模型好坏时，应针对不同的目的选择不同的判别标准。
如：用于判断影响，用于控制，应注意系数的方差；用于预测，应注意SSE。
传统的线性回归，对残差的分析和关注是重中之重。另一常备忽视的问题是，数据的采集一定要经过极其认真的思考，否则方法再好也是枉然。

回归分析的方法来源

回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

最近一直在用逻辑回归，用stata跑一下，没什么参与感。但是觉得控制变量的选择对结果的显著性水平影响蛮大的。之前学到回归时候可能因为样本选择问题产生自选择问题，用两阶段最小二乘法比较好。关于回归中的模型内生性问题，最好用系统GMM~~