汽车市场分析工具方法(中国汽车市场从未揭开的幽暗秘密)

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今天就通过一组数据,来演示一下回归工具的使用方法:

(原文来自www.9y9y.com)

第一种:线性回归 (原文来自www.9y9y.com)

时间做为自变量,销量为因变量
按步骤选择好,按确定,会自动输出结果:

(原创文章www.9y9y.com)

这个结果,大家可以研究一下,统计学的相关指标里面都有

我们关注两点:

回归统计  
Multiple R 0.989032
R Square 0.978184
Adjusted R Square 0.976003
标准误差 98.71843
观测值 12

R Square:的值越大,这个这条回归线越贴合实际值

  Coefficients
Intercept 16.36484848
X Variable 1 174.8064336

Intercept:回归线与Y轴的交点

X Variable 1:系数
方程式就是这样的:Y=Intercept+X Variable 1*TIME

第二种:非线性回归

我们学过的一元多次方程

把时间变量,平方、立方列出来,做自变量

我们得到的结果就多了几个系数:

Intercept 449.4158
X Variable 1 -167.523
X Variable 2 75.54545
X Variable 3 -6.3484
X Variable 4 0.181588

第三种:多元回归

时间、汽车产量作为自变量

第四种:自回归

把汽车销量滞后一期作为自变量

最后我们来看看成果

  非线性回归 非线性 多元回归 自回归
Multiple R 0.989032073 0.994404193 0.999053785 0.984541418
R Square 0.978184442 0.9888397 0.998108466 0.969321804
Adjusted R Square 0.976002886 0.982462385 0.997688125 0.965913115
标准误差 98.71842561 84.39252348 30.64085709 112.6634234
观测值 12 12 12 11

多元回归的R Square值是最大的,多元回归的曲线与实际销量曲线最为贴合

也说明,汽车产量与销量高度相关。

说在最后:今年汽车销售市场应该说不景气,到了增长的拐点。

数据分析只是根据历史数据做的一个判断

然而,市场环境恶化,经济下行等宏观因素,对未来的汽车销售的影响巨大

在有宏观环境因素变化时,就要谨慎使用历史数据

在平稳运行时,依靠数据预测更为准确。

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