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【精華】CMA-P1《預測技術》知識點：回歸分析
備考就像馬拉松，獲勝的關鍵不在于瞬間的爆發，而在于途中的堅持。你縱有千百個理由放棄，也要給自己找一個堅持下去的理由。正保會計網校整理了CMA-P1《預測技術》知識點：回歸分析，希望能對大家有所幫助。
回歸分析
線性回歸分析
就因變量(Y)與一個或多個自變量(X或X1,X2…)之間的關系給出至優線性無偏估計。
單一線性回歸分析：
Y＝ａ＋ｂＸ
考核方式：
給出回歸方程或者給出截距與系數，要求通過自變量解出對應的因變量。
相關指標
（1）相關系數r
衡量自變量(x)和因變量(y)之間線性關系的程度。
-1≤r≤1
|r|越接近1，線性程度越強；
|r|越接近0，線性程度越弱。
（2）確定系數 r平方
擬合優度或確定系數,表示因變量(Y)的變化可以在多大程度上通過自變量(X)的變化進行預測。
0<r平方<1
比如：r平方=0.7127，表示有71.27% 的Y變化可由X的變化予以解釋。
或者說，通過該回歸方程預測的Y的正確率為71.27%。
r平方越小，說明回歸方程的預測越不可靠。
優缺點
優點：
為管理會計師提供了一個用來評估各項估計的準確性和可靠性的客觀指標；
識別混合成本中的變動成本（b）和固定成本（a）。
缺點：
因變量與自變量之間不一定存在線性關系，比如學習曲線、相關范圍的影響；
假設因變量與自變量之間先前存在的線性關系在未來仍然存在，當未來的外部條件發生較大變化時，準確性大大下降。
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