线性回归分析预测法

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亦称“直线式最小平方法”。

即运用最小二乘法，求出倾向变动直线，作为外推依据来进行预测。倾向变动直线方程为：

Y=a+bx

常用下式来求上式中的a、b值，即：

例：已知某产品从1984年到1990年逐年销售额(y_i)如下表所示。预测1991和1992年的销售额。

从上表求得∑y_i=31500，∑x=0，∑x²=28，∑y_i·x=14000代入上述方程解之得：

于是：

1991年销售额Y_i=4500+500×4=6500万元

1992年销售额Y_i=4500+500×4=7000万元

所以线性回归问题实质上是个配直线的问题，即求直线方程Y=a+bx中的a，b值的问题。

线性回归分析预测法根据自变量的多少，又分为一元线性回归法与多元线性回归法。上式为一元线性回归。