网络营销怎么做回归分析(网络营销的现状分析)

网络营销怎么做回归分析

回归分析法指利用数据统计原理,对大量统计数据进行数学处理,并确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式),并加以外推,用于预测今后的因变量的变化的分析方法。根据因变量和自变量的个数分为:一元回归分析和多元回归分析;根据因变量和自变量的函数表达式分为:线性回归分析和非线性回归分析。

对回归方程的显著性检验，一元线性回归方程的显著性检验的原假设H0是β1=0，即回归系数与零无显著性差异。F=115.136，P=0.000，概率P值小于α，应该拒绝原假设，认为回归系数与零存在显著差异，被解释变量（患病率）与解释变量（碘含量）的线*显著，可以用线性模型描述和反映它们之间的关系。

从标准化残差直方图来看，左右两侧不完全对称；从标准化残差的P-P图来看，散点并没有全部靠近斜线，并不完美。综合而言，残差正态性结果不是最好的，当然在现实分析当中，理想状态的正态并不多见，接近或近似即可考虑接受。

参数估计表，列出自变量不同分类水平对早餐选择的影响检验，是多元logistic回归非常重要的结果。第二列B值，即各自变量不同分类水平在模型中的系数，正负符号表明它们与早餐选择是正比还是反比关系。第六列是检验显著性值，此值小于0.05说明对应自变量的系数具有统计意义，对因变量不同分类水平的变化有显著影响。

网络营销的现状分析

从“个案处理摘要”可以看出，排除的个案为12，说明变量中所有的个案带有“缺失值”，个案总数为28个。

在实际资料分析中，有一些因变量是分类变量，那么这样的资料就不能使用前面介绍的线性回归模型进行分析。遇到这种情况，我们一般采取logistic回归模型对数据进行分析。

上面已经得出回归公式，接下来我们需要检验数据是否可以做回归分析，它对数据的要求是苛刻的，有必要就残差进行分析,下面是残差的正态性图形结果。

复合回归方程，拟合优度决定系数0.971（小于三次曲线回归方程），各回归系数显著性小于0.05，表明模型显著。但拟合优度小于三次曲线回归方程。因此三次曲线更好反映随年人均可支配收入增加，教育支出的变量情况。

企业如何做好网络营销

【案例】：为了评价某新疗法的疗效，某研究者随机抽查了40名某病患者，*后一定时间内观察其康复状况。其中变量Y为康复状况（Y=0表示未康复，Y=1表示康复），X1表示病情严重程度（1表示严重，0表示不严重），X2表示疗法（0表示新疗法，1表示传统疗法）。目的研究评价不同疗法对康复状况的作用有无差别？

伪R方表，依次列出的3个伪R方值（类似于决定系数）均偏低，最高0.4，说明模型对原始变量变异的解释程度一般，还有一部分信息无法解释，拟合程度并不是很优秀。

拟合优度表，原假设模型能很好地拟合原始数据，最后一列皮尔逊卡方显著性值0.952，概率较大，原假设成立，说明模型对原始数据的拟合通过检验。

二元logistic回归是指因变量为二分类变量时的回归分析。如在采用了某种*方案后，病人的*结局是有效或无效、生存或死亡；人们对自己的生存质量是否满意；想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量。