土地估价师考试辅导：相关分析和回归分析

相关分析与回归分析回归分析是一种统计分析方法，是根据现象之间的关系形式，选择合适的数学模型来表示它们之间的平均数量变化关系。回归分析广泛应用于土地价格的分析和计算。
一、相关性
1。含义
所谓关联，是指客观存在，但在数量上不能一一对应的现象之间的相互依存关系。相关性无法精确描述，但现象之间的平均或一般数量关系只能用数学表达式近似解释。
相关性与函数关系的区别:现象之间的依赖关系的个数可以确定为函数关系，否则为相关性。
相关性与函数关系的关系如下:考试大
A，由于各种观测或测量误差的存在，理论上公认的函数关系在实践中往往以相关性的形式表现出来；【/br/】B、学习相关性时，往往需要用函数关系的形式来表示，从而找到相关性的一般量化表达。
2。相关性的类型
为了研究的方便，所要分析的相关现象或因素一般都是用变量来量化和表示的。
1)根据涉及变量的数量，可分为单相关和多重相关。其中，单相关根据相关形式的不同可分为线性相关和曲线相关。
2)根据相关性的变化方向可分为正相关和负相关。
3)根据关系的密切程度，有显著相关和不显著相关。
二。回归分析
如果两个或两个以上的现象之间存在密切的相关性，并且一个现象的变化主要是由另一个现象的转变引起的，那么我们可以借助于某种数学模型来定量地模拟这种相关性，从而在此基础上进行估计、推断和预测。在统计分析中，这个过程通常称为回归分析。
1。Type
1)根据参与分析的变量个数，一元回归和多元回归分为一元回归和多元回归两种。元回归分析用于描述两个变量之间的一般数量关系，其中一个变量是因变量(也叫被解释变量)，另一个变量是自变量(也叫被解释变量)；多元回归分析用于描述两个或多个变量之间的一般数量关系，其中一个变量为因变量，其他变量为自变量。考试
2)线性回归和非线性回归根据自变量形式的不同，可分为线性回归和非线性回归。线性回归是指因变量与回归参数之间的线性关系。非线性回归是指因变量与回归参数之间的非线性关系。
在地价分析中，常用的有一元线性回归、一元非线性回归和多元线性回归。
2。线性回归模型的拟合准则与最小二乘法

在自变量个数和变量间相关类型已经确定的前提下，建立回归模型的关键在于正确求解回归参数。最小二乘法要求实际值与趋势值的偏差平方和最小，以拟合一个优秀的趋势模型，确定长期趋势。
3。线性回归分析。线性回归分析的基本程序如下:
首先确定要估计和推断的现象，即确定因变量或被解释变量；
其次，确定影响待估现象的主要因素，即确定自变量或解释变量；
三、判断自变量与因变量的关系；
第四，设置回归模型；
第五，求解回归参数；
第六，检验回归模型；
第七，根据相对性原理确定回归模型。
第八，根据选择的回归模型进行估计和推断。
2)一元线性回归分析的应用一元线性回归分析用于研究两个变量之间的一般数量关系。它根据两个变量的配对数据建立线性回归方程，根据自变量的变化推断因变量的发展趋势和水平。一元线性回归分析的应用条件是两个变量之间存在显著的线性相关，且一个变量是另一个变量的主要影响因素。
4。可线性化的一元非线性回归分析
两种现象之间的相关性是复杂多样的，很多在二维图上是非线性的。一元非线性回归方程的拟合方式是:首先确定回归方程的类型和形式，然后通过变量变换将非线性模型转化为线性模型，利用最小二乘法得到线性模型的待定参数。在此基础上，替换原始变量，得到所需的非线性回归方程。考试。多元线性回归分析多元线性回归分析
用于研究一个自变量与两个或两个以上因变量之间的一般数量关系。它是线性回归分析的延伸和扩展，基本原理大致相同，但计算工作量要大得多，所以一般用统计软件包来完成。
6。线性回归方程的可靠性分析
对建立的回归方程及其参数估计的可靠性检验，一般从经济显著性、统计显著性和计量经济学三个方面进行，其中经济显著性检验最为重要。如果不合格，即使统计显著性和计量经济检验结果令人满意，也必须重做。
1)经济显著性检验:检验的目的是了解因素影响系数的估计值是否满足理论评价标准的要求。检验的内容通常包括两个方面:估计值的符号和范围。检验
2)统计显著性检验:从统计学的角度，通过检验各解释变量影响的显著性和模型的拟合效果，间接说明估计值的可靠性。
3)计量经济检验:目的是检查计量模型是否满足所要求的基本假设，从而评价统计检验的有效性。