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本文介紹回歸分析的目的，回歸分析的目的大致可分為兩種：

第一，預測。預測目標變量，求解目標變量y和說明變量(x1，x2，…)的方程。

y=a0+b1x1+b2x2+…+bkxk+誤差（方程A）

把方程A叫做(多元)回歸方程或者(多元)回歸模型。a0是y截距，b1，b2，…，bk是回歸系數。當k=l時，只有1個說明變量，叫做一元回歸方程。根據最小平方法求解最小誤差平方和，非求出y截距和回歸系數。若求解回歸方程．分別代入x1，x2，…xk的數值，預測y的值。

第二，因子分析。因子分析是根據回歸分析結果，得出各個自變量對目標變量產生的影響，因此，需要求出各個自變量的影響程度。

希望初學者在閱讀接下來的文章之前，首先學習一元回歸分析、相關分析、多元回歸分析、數量化理論I等知識。具體請參考上田太一郎、小林真紀、淵上美喜等文章。

根據最小平方法，使用Excel求解y=a+bx中的a和b。那么什么是最小平方法？

分別從散點圖的各個數據標記點，做一條平行于y軸的平行線，相交于圖中直線(如下圖)

平行線的長度在統計學中叫做誤差或者‘殘差。誤差(殘差)是指分析結果的運算值和實際值之間的差。

接這，求平行線長度曲平方值。可以把平方值看做邊長等于平行線長度的正方形面積(如下圖)

最后，求解所有正方形面積之和。確定使面積之和最小的a(截距)和b(回歸系數)的值(如下圖)。

使用Excel求解回歸方程；工具→數據分析→回歸，具體操作步驟將在后面的文章中具體會說明。

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