mba十日读物(MBA十日读)

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本文节选自《mba十日读物》

R平方值告诉我们，“用已知的回归方程式解释了数据变化的百分数”。在这一举例中，回归方程式解释了销售变动的70.4%，这一比率是很高的。在更为广泛的经济分析中，由于对经济起影响作用的变动因素很多，上所以月#达到30%的R平方值就算是很高的了。在冰激竣行业，除了天气的变化、所做的广告、分发的优惠券以及商店营业的时间，都会对销售额的变化有影啊。但是要当心!不要过分指望回归数据的结果!关于温度变化引起的销售的变化，回归能告诉你的也就这么多。回归并没资，“这度变化确实引起了销售的变动”。但如采选择的自变量合理，就能得出你想要了解的因变量的值，还是用之为好。回归分析不仅能指出诸因素的正面关系，例如气温和冰激凌的销售的关系，还可以解释负相关因素之间的关系，如利轧和房屋销售的关系。如果利率高，房屋的销售就慢。在这种情况下，X系数是负数。这些负相关的作用一如正相关的作用，都是很有用的。标准误差释义计算机试算程序得出的“Y的标准误差和X系数”，是回归线上Y值标准差和X系数标准

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差的同义词。在班术瑞公司举例中，ww(销售)标准误差在68%的情况下要加、减243334美元。同样得出的结果表明，X系数(温度)标准误差是3367。用标准差的方法可以对可能的一人种分析，以确定这些数字的变化以及得出的回归方程式可靠，J朵可靠性的T型统计测量方法T型统计(Tstatistic)有助于确定用计算机试算程序计算出的回归方程是否能很好地进行预测。T型统计揭示的是，X变量对Y函数是否在统计上有重大的影响，例如气坎对销售的影响。这一计算方法是将相关系数X除以标准误差。大拇指定律是:如果T型统计高于2或低于-2，变量X对函数Y就有统计得到的影响。在我们的举例中，16431二3367=4.88，具有相当高的T型统计值。因此，分析人员就会得出气温对销售的影响非常明显的结论。在考虑某一模型能否作为好的预测标准时，需要有一个较高的R平方什和一个较高的T型统计值，还可以做出不止一个X变量的模型，叫多变量回归(multivariablefregression)。随着

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变量数量的增加，R平方值也随之增高。但是，多增加T型统计低的变量X会造成模型不准确。因此，有必要人为地增加或减抒独立变量，以达到较高的R平方值和较高的T型统计值。虚拟变量回归分析回归分析中使用的一种技巧，就是通过虚拟变量(dummyvariables)表示那些无法用数字衡量的假设条件，即用0和1来表示。例如，在玩具反斗城公司〈Toys“R”Us)，某一季节内热销的玩具有库存，这就是一种能保证销售数量急剧上升的非数字化的条件。采用虚拟变量的方法，我们把有库存的情况用“1”表示，无库存的情况用“0”表示。假设玩具反斗城公司的一家商店有一组数据《〈见表5.6)，你便可以看出这组数据是如此发挥作用的。表5.6热销玩具库存情况晶基(1=有库存，(=无库存)少售|天克|20Y12/1|1000002005/1272102003/120|200000200351M4|2000002003/12/01000002003/12762000002003/12/7I00000

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