24.预测技术-线性回归分析法

CMA P1 中文课程 线性回归分析法

主讲老师:Kroos

 计算简单回归方程的回归结果(高低点法)  理解回归方程以及与回归方程相关的量度指标;  理解回归分析在什么情况下是一种合适的预测工具;

线性回归 是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,通过大量历史数据进行分析得到的回归分析方程,通过对未来各种可能性的预测得到未来的价值,分为:

简单线性回归(Y=a+bX);

多元线性回归(Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+……);

Y=7.5X+570

 相关系数 R

范围 -1~1,代表了两个变量之间的相关程度,相关性越强,相关系数的绝对数越大

 完全正相关 R=1 (成本与直接人工)

 完全负相关 R=-1(事故与安全培训次数)

 完全不相关 R=0 (头发长短与收入水平)

 决定系数 R2

衡量回归模式的吻合度,衡量在因变量的总变化中,有多少比例是可以由自变量来解释的 范围0~1  T 值

 标准差 SE

R= 0.99861 R2= 0.99724

三个使用前提:

 在相关范围内有效

 假定过去的关系在未来也是有效的

 其他条件不变假设

一公司已经收集了过去24 个月的数据以确定是否存在一因变量,可以用来估计送货费用。正在考虑的3 个可能的因变量是送货数量、送货里程和送货重量。应用来确定这些因变量是否能为送货成本提供有效估计的定量技术是:

A. 弹性预算法

B. 线性规划法

C. 线性回归

D. 可变成本法

答案:C

Dawson 制造公司开发了如下的多元回归等式,利用多年的数据,并用该等式估计其产品的本:

成本= FC + a*L + b*M 其中,

FC = 固定成本

L = 每小时工资率

M = 每磅材料成本

下列哪项变动对验证该模型的结果无效影响最大?

A. 工厂间接费用显著减少,工厂间接费用是固定成本的一部分

B. 重新谈判工会合同,要求更高的工资率

C. 由于从国外购买材料,材料成本显著下降

D. 劳动力生产率显著变动

答案:D

为了用广告费用的函数分析销售,Smith 公司的销售经理开发了简单回归模型。该模型如下所示,它是根据观察32 个月销售和广告费用的结果得出的, 相关系数为0.90

S = 10,000 美元+ 2.50A

美元S = 销售收入

A = 广告费用

如果Smith 公司某月的广告费用为1,000 美元,销售收入的相关点估计为:

A. 2,500 美元

B. 11,250 美元

C. 12,250 美元

D. 12,500 美元

答案:D

让我们一起为明天拼搏…… 感谢您选择高顿网校. 本章结束!

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主讲老师:Kroos

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线性回归 是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,通过大量历史数据进行分析得到的回归分析方程,通过对未来各种可能性的预测得到未来的价值,分为:

简单线性回归(Y=a+bX);

多元线性回归(Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+……);

Y=7.5X+570

 相关系数 R

范围 -1~1,代表了两个变量之间的相关程度,相关性越强,相关系数的绝对数越大

 完全正相关 R=1 (成本与直接人工)

 完全负相关 R=-1(事故与安全培训次数)

 完全不相关 R=0 (头发长短与收入水平)

 决定系数 R2

衡量回归模式的吻合度,衡量在因变量的总变化中,有多少比例是可以由自变量来解释的 范围0~1  T 值

 标准差 SE

R= 0.99861 R2= 0.99724

三个使用前提:

 在相关范围内有效

 假定过去的关系在未来也是有效的

 其他条件不变假设

一公司已经收集了过去24 个月的数据以确定是否存在一因变量,可以用来估计送货费用。正在考虑的3 个可能的因变量是送货数量、送货里程和送货重量。应用来确定这些因变量是否能为送货成本提供有效估计的定量技术是:

A. 弹性预算法

B. 线性规划法

C. 线性回归

D. 可变成本法

答案:C

Dawson 制造公司开发了如下的多元回归等式,利用多年的数据,并用该等式估计其产品的本:

成本= FC + a*L + b*M 其中,

FC = 固定成本

L = 每小时工资率

M = 每磅材料成本

下列哪项变动对验证该模型的结果无效影响最大?

A. 工厂间接费用显著减少,工厂间接费用是固定成本的一部分

B. 重新谈判工会合同,要求更高的工资率

C. 由于从国外购买材料,材料成本显著下降

D. 劳动力生产率显著变动

答案:D

为了用广告费用的函数分析销售,Smith 公司的销售经理开发了简单回归模型。该模型如下所示,它是根据观察32 个月销售和广告费用的结果得出的, 相关系数为0.90

S = 10,000 美元+ 2.50A

美元S = 销售收入

A = 广告费用

如果Smith 公司某月的广告费用为1,000 美元,销售收入的相关点估计为:

A. 2,500 美元

B. 11,250 美元

C. 12,250 美元

D. 12,500 美元

答案:D

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