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回归分析与线性规划--第1页

线性回归、多元线性回归、线性规划的比较

我在学习过程中，对回归分析、线性规划的问题，做了一点笔记，希望对大家有帮助。Ron

目录

一.回归分析与线性规划的主要区别1

二.回归分析与线性规划的联系与区别1

三.讲义内容摘录.1

四.习题举例.4

一.回归分析与线性规划的主要区别

模型或方法定义研究的问题例子特征

线性回归1.增加广告投入对销售额增长一个因素(自变量x)的

或称：有何影响变化，引起一个结果(因

简单线性回归2.年度培训费用与销售员业绩变量y)的变化

有没有关系

多元回归广告、员工培训、提升今后服两个或多个因素(自变

或称：务对销售额的共同影响量x1,x2,x3)的变化，引

多元线性回归起一个结果(因变量y)

的变化

线性规划利用有限资源求解最大化或最1.求最大化或最小化问

小化问题题

2.多因素影响

3.有约束条件

二.回归分析与线性规划的联系与区别

1.回归分析包括简单线性回归(单变量)、多元线性回归(多变量)。

2.多元回归和线性规划都涉及多变量，但回归分析是找出多因素对结果的共同影响，而线性规

划是在已经知道各因素对结果的影响规律，但受到各因素的相关条件约束，怎样平衡这些因素

之间的权重而使结果最大化或最小化。

三.讲义内容摘录

3.2.2回归分析

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回归分析是一种统计方法，用来分析某一独立变量的变化对另一个非独立变量的变化的影响程

度。在企业中，它既可以用来分析各种因素之间的相互影响，寻找因素变化的规律性，也可用来对

状态的发展进行预测。用于对未来状态进行预测时，自变量为时间。回归分析往往用于这样一种情

况：两种变量之间的关系表面看来没有明显的规律性，各数据分布具有一定的离散性。也就是说，

把各观测值标在坐标图上，不能由一条直线或平滑的曲线连接起来。但这种离散性并不表明两种因

素之间没有规律性，而是可能两种因素之间的规律性被其他的偶然性掩藏起来了。回归分析法正是

用于寻找这些被掩藏的规律。

简单线性回归分析是指只有一个自变量的函数分析