例解回归分析课后答案高低点法和回归分析法优缺点_python

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资料来源：网络整理时间：2023/3/5 12:09:45 共计：3675 浏览

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高低点法是通过查阅历史资料，利用某一时期最高和最低的产销量与其对应的相关成本(费用)的资料，分解固定成本与变动成本的方法。

最小二乘法(回归分析法)则是根据过去若干时期的产销量和成本的全部历史资料，运用最小二乘法联立回归直线方程，以分解计算固定成本和变动成本的方法。

这两种方法的主要区别在于：高低点法仅仅使用了高点和低点的数据，并无考虑其他数据的情况;而回归分析法利用了所有获得的数据资料;高低点法得出的固定成本和变动成本的准确性较回归分析法差。

回归分析是考察若干自变量与因变量之间的数量变化规律的统计方法和技术，大多数情况下，两个变量之间是单相关的，因此两个变量之间的相互推算就没有意义了，做回归分析时必须确定自变量和因变量，用自变量来推算因变量。

回归分析cons是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。

回归分析是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程，然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测所谓回归，就是向某个理想的状态或平衡状态的趋向发展，通过回归可以找出哪些影响因素，对结果的影响规律

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