1.根據(jù)預測目標,確定自變量和因變量
明確預測的具體目標,也就確定了因變量。如預測具體目標是下一年度的銷售量,那么銷售量Y就是因變量。通過市場調(diào)查和查閱資料,尋找與預測目標的相關(guān)影響因素,即自變量,并從中選出主要的影響因素。
2.建立回歸預測模型
依據(jù)自變量和因變量的歷史統(tǒng)計資料進行計算,在此基礎上建立回歸分析方程,即回歸分析預測模型。
3.進行相關(guān)分析
回歸分析是對具有因果關(guān)系的影響因素(自變量)和預測對象(因變量)所進行的數(shù)理統(tǒng)計分析處理。只有當變量與因變量確實存在某種關(guān)系時,建立的回歸方程才有意義。因此,作為自變量的因素與作為因變量的預測對象是否有關(guān),相關(guān)程度如何,以及判斷這種相關(guān)程度的把握性多大,就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關(guān)分析,一般要求出相關(guān)關(guān)系,以相關(guān)系數(shù)的大小來判斷自變量和因變量的相關(guān)的程度。
4.檢驗回歸預測模型,計算預測誤差
回歸預測模型是否可用于實際預測,取決于對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算;貧w方程只有通過各種檢驗,且預測誤差較小,才能將回歸方程作為預測模型進行預測。
5.計算并確定預測值
利用回歸預測模型計算預測值,并對預測值進行綜合分析,確定最后的預測值。
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