相關問題
⑴ 確定幾個特定的變數之間是否存在相關關係，如果存在的話，找出它們之間合適的數學表達式；
⑵ 根據一個或幾個變數的值，預測或控制另一個變數的取值，並且可以知道這種預測或控制能達到什麼樣的精確度；
⑶ 進行因素分析。例如在對於共同影響一個變數的許多變數（因素）之間，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，這些因素之間又有什麼關係等等。
分析套用
回歸方程
回歸分析有很廣泛的套用，例如實驗數據的一般處理，經驗公式的求得，因素分析，產品質量的控制，氣象及地震預報，自動控制中數學模型的制定等等。
多元回歸分析是研究多個變數之間關係的回歸分析方法，按因變數和自變數的數量對應關係可劃分為一個因變數對多個自變數的回歸分析（簡稱為“一對多”回歸分析）及多個因變數對多個自變數的回歸分析（簡稱為“多對多”回歸分析），按回歸模型類型可劃分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
本“多元回歸分析原理”是針對均勻設計3.00軟體的使用而編制的，它不是多元回歸分析的全面內容，欲了解多元回歸分析的其他內容請參閱回歸分析方面的書籍。
本部分內容分七個部分，§1～§4介紹“一對多”線性回歸分析，包括數學模型、回歸係數估計、回歸方程及回歸係數的顯著性檢驗、逐步回歸分析方法。“一對多”線性回歸分析是多元回歸分析的基礎，“多對多”回歸分析的內容與“一對多”的相應內容類似，§5介紹“多對多”線性回歸的數學模型，§6介紹“多對多”回歸的雙重篩選逐步回歸法。§7簡要介紹非線性回歸分析。
§1 一對多線性回歸分析的數學模型
設隨機變數與個自變數存線上性關係:
，（1.1）
（1.1）式稱為回歸方程，式中為回歸係數，為隨機誤差。
現在解決用估計的均值的問題，即
，
且假定，，是與無關的待定常數。
設有組樣本觀測數據：
其中表示在第次的觀測值，於是有：
,（1.2）
其中為個待定參數，為個相互獨立的且服從同一常態分配的隨機變數，（1.2）式稱為多元（元）線性回歸的數學模型。
（1.2）式亦可寫成矩陣形式，設
，
，
，
，
則（1.2）式變為：
，（1.3）
（1.3）式稱為多元線性回歸模型的矩陣形式。
回歸分析
重難點：解聚類分析的基本思想、方法及其簡單套用；了解回歸的基本思想、方法及其簡單套用．
考綱要求：①了解聚類分析的基本思想、方法及其簡單套用．
②了解回歸的基本思想、方法及其簡單套用．
