回归预测法

    回归预侧法。现实世界中大多数现象表现为相关关系，人们通过大量观察.将现象之间的相关关系抽象概括为的数关系，并用函数形式或模型来描述与推断现象间的具体变动关系，用一个或一组变量的变化来估计与推算另一个变最的变化。这种分析方法称为回归分析。    我们看到的商品A和商品B为相关或不相关就是回归分析的基础.例如.根据美元与黄金相关系数为-0.9，也就是说美元和黄金属于高度负相关。

    回归预侧法分三个步骤:    第1步:建立模型。

    第2步:估计参数。由于要将回归模型预侧，就要估计出斜率和截距这两个未知参数，建立线性回归预侧方程式。一个好的估计员应该满足一致性、无偏性和有效性的要求，而线性回归模型参数的估计方法通常有两种，即普通最小二乘法和最大似然估计法。    第3步:进行检验。