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一元回归分析，由1ar|个变量预测其他变量像广告费和销售额这样相互依赖的变量，如何由其中一个变量预测另一个变量?我们来探讨一下统计分析方法。下一页表1汇总了过去五年于此表由广告费x预测销售额Y?只看表是什么也看不出的。首先，根据此表绘制出相关图。也就是说在坐标平面上以(广告费Xx，销售额y)为坐标轴绘制数据点(图1)。基于该相关图，是否就可以对销售额y进行预测了呢?再对此相关图进行下一步操作。“绘制一条与相关图中所有点的距离都最小的直线”(图2)。利用该直线就可以如

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图2箭头所示，广告费x预测销售额y。该直线称为回归线，等式y=ax+b称为回归方程，广告费x称为自变量，销售额y称为因变量。使用此回归方程式，将广告费x乘以a再加上就可以很容易地预测销售额yY。这种分析方法正是一元回归分析。理解了一元回归分析的原理，就可以使用Excel等统计分析工有具求出的回归方程。作为参考，根据表1中的数据求出的回归方程为y=5.575X+39.779。注:用Excel进行分析的案例参见附录B第2部分。销售额y和广告费x的数据。如何基82第4章【

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基础篇]回归分析/方差分析/贝叶斯统计学[一元回归分析的原理]本年区|广告费X|销售额20102502011号65201255201389020141095(100万日元)是W销售额(100万日元)(图1)妈震90全8070D站56050二时40302010人024681012，广告费(100万日元)绘制一条与所有点的距离都最小的直线。了(图2)10090>80ee70了60回归线2y=5.575x+39.77920100rTTTTT一X二迪络68101283

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