回歸數據多少算少

㈠ 回歸分析只有十組數據會不會太少了

不是一點點少，是實在太少了，人家一兩百個數據都不算多
反正是畢業論文嘛，按照我的經驗，先把回歸方程算出來，然後自己湊一點數據上去。
你要的是過關，而不是研究，自然場面功夫要做足。十幾個數據實在是看不過去

㈡ 回歸分析至少需要多少樣本

回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

在大數據分析中，回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關系。這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變數之間的因果關系。例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關系，最好的研究方法就是回歸。

正確應用回歸分析預測時應注意：

①用定性分析判斷現象之間的依存關系；

②避免回歸預測的任意外推；

③應用合適的數據資料。

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回歸分析的應用：

1、相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關系，並用數學模型來表現其具體關系。比如說，從相關分析中我們可以得知「質量」和「用戶滿意度」變數密切相關，但是這兩個變數之間到底是哪個變數受哪個變數的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。

2、一般來說，回歸分析是通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關系，建立回歸模型，並根據實測數據來求解模型的各個參數，然後評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步預測。

㈢ spss簡單線性回歸分析 需要多少組數據

沒有具體數據要求，一般來說，數據越多越好。

通過線性回歸演算法，我們可能會得到很多的線性回歸模型，但是不同的模型對於數據的擬合或者是描述能力是不一樣的。我們的目的最終是需要找到一個能夠最精確地描述數據之間關系的線性回歸模型。這是就需要用到代價函數。

代價函數就是用來描述線性回歸模型與正式數據之前的差異。如果完全沒有差異，則說明此線性回歸模型完全描述數據之前的關系。

一條趨勢線代表著時間序列數據的長期走勢。它告訴我們一組特定數據（如GDP、石油價格和股票價格）是否在一段時期內增長或下降。雖然我們可以用肉眼觀察數據點在坐標系的位置大體畫出趨勢線，更恰當的方法是利用線性回歸計算出趨勢線的位置和斜率。