價格和數量的回歸分析

A. 為什麼需求函數只反映價格和需求數量之間的函數關系

影響需求數量的各因素是自變數，需求數量是因變數。一種商品的需求數量是所有影響這種商品需求數量的因素的函數。但是如果我們對影響一種商品需求量的所有因素進行同時分析，這會使問題變得復雜，因此在處理這種復雜多變的問題時，通常可以將問題簡化，將注意力集中在一個影響因素上，同時假定其他影響因素不變，在這里因為一種商品的價格是決定需求數量的最基本因素，所以假定其他因素不變，只分析一種商品的價格，對該商品需求數量的影響。

B. 回歸分析與相關分析的區別和聯系是什麼

一、相關分析與回歸分析的區別 ：
1．相關分析中涉及的變數不存在自變數和因變數的劃分問題，變數之間的關系是對等的；而在回歸分析中，則必須根據研究對象的性質和研究分析的目的，對變數進行自變數和因變數的劃分。因此，在回歸分析中，變數之間的關系是不對等的。
2．在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在回歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的，即將自變數的給定值代入回歸方程後，所得到的因變數的估計值不是唯一確定的，而會表現出一定的隨機波動性。
3．相關分析主要是通過一個指標即相關系數來反映變數之間相關程度的大小，由於變數之間是對等的，因此相關系數是唯一確定的。而在回歸分析中，對於互為因果的兩個變數 (如人的身高與體重，商品的價格與需求量)，則有可能存在多個回歸方程。

二、相關分析與回歸分析的聯系：
相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續。相關分析需要依靠回歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。只有當變數之間存在高度相關時，進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行回歸分析，很容易造成「虛假回歸」，相關分析只研究變數之間相關的方向和程度，不能推斷變數之間相互關系的具體形式，也無法從一個變數的變化來推測另一個變數的變化情況，在具體應用過程中，只有把相關分析和回歸分析結合起來，才能達到研究和分析的目的。

C. 金融統計回歸分析來預測市場價格有科學性嗎

回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。
步驟
1.確定變數
明確預測的具體目標，也就確定了因變數。如預測具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量Y就是因變數。通過市場調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關影響因素，即自變數，並從中選出主要的影響因素。
2.建立預測模型
依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。

D. 統計學題 相關分析與回歸分析有何區別與聯系

（一）相關分析與回歸分析的聯系 
相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續。相關分析需要依靠回歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。只有當變數之間存在高度相關時，進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行回歸分析，很容易造成「虛假回歸」。與此同時，相關分析只研究變數之間相關的方向和程度，不能推斷變數之間相互關系的具體形式，也無法從一個變數的變化來推測另一個變數的變化情況，因此，在具體應用過程中，只有把相關分析和回歸分析結合起來，才能達到研究和分析的目的。 
（二）相關分析與回歸分析的區別 
1．相關分析中涉及的變數不存在自變數和因變數的劃分問題，變數之間的關系是對等的；而在回歸分析中，則必須根據研究對象的性質和研究分析的目的，對變數進行自變數和因變數的劃分。因此，在回歸分析中，變數之間的關系是不對等的。 
2．在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在回歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的，即將自變數的給定值代入回歸方程後，所得到的因變數的估計值不是唯一確定的，而會表現出一定的隨機波動性。 
3．相關分析主要是通過一個指標即相關系數來反映變數之間相關程度的大小，由於變數之間是對等的，因此相關系數是唯一確定的。而在回歸分析中，對於互為因果的兩個變數 (如人的身高與體重，商品的價格與需求量)，則有可能存在多個回歸方程。

E. 有商品需求曲線可知數量和價格的關系是

【答案】B 【解析】 試題分析：此題為圖題，首先要審題目，該題的兩個圖分別為商品的價格與數量的關系圖，由圖可以看出，曲線1是需求曲線，曲線2是供給曲線，曲線1與曲線2是替代關系，因此，判斷出商品價格在P2時，該商品需求大於供給， ③ 是錯誤的，再由圖一可知，當商品價格在P1時，供給少於需求，因此價格大於價值，因為可以判斷出當商品價格在P1時對應的是甲點，故選B。 考點： 本題考查價格與價值的關系、需求與供應的關系。

F. 經濟回歸模型中需求方程的回歸分析價格是否可用價格指數表示

當你把價格換成指數形式，那其他的變數應該也轉換成指數形式才行，這樣價格前的系數的意義才具有代表意義。

G. 怎樣確定價格和需求量的回歸模型並解釋回歸系數的意義

請將數據在統計分析軟體中分析就很容易得到該結果

H. 單因素統計和多因素回歸分析有什麼區別

一、概念不同

1、單因素統計：單因素分析（monofactor analysis）是指在一個時間點上對某一變數的分析。

2、多因素回歸分析：指在相關變數中將一個變數視為因變數，其他一個或多個變數視為自變數，建立多個變數之間線性或非線性數學模型數量關系式並利用樣本數據進行分析的統計分析方法。

二、方法不同

1、單因素統計：試驗單元編號、隨機分組。

2、多因素回歸分析：引進虛擬變數的回歸分析、曲線回歸、多元回歸模型。

三、應用方向不同

1、單因素統計：單因素的盆栽試驗；溫室內、實驗室內的實驗等，應用該設計，若實驗中獲得的數據各處理重復數相等，採用重復數相等的單因素資料方差分析法分析，若實驗中獲得的數據各處理重復數不相等，則採用重復數不等的單因素資料方差分析法分析。

2、多因素回歸分析：影響因變數的因素有多個，這種多個自變數影響一個因變數的問題可以通過多元回歸分析來解決。

例如，經濟學知識告訴我們，商品需求量Q除了與商品價格P有關外，還受到替代品的價格、互補品的價格，和消費者收入等因素，甚至還包括商品品牌Brand這一品質變數(品質變數不能用數字來衡量，需要在模型中引入虛擬變數)的影響。