趋势外推法包括回归分析法吗,时间序列和回归分析的区别？

时间序列的回归分析与普通的回归分析有区别趋势外推法包括回归分析法吗，前者以后者为基础。

SPSS能实现时间序列的回归分析,但EVIEWS在图形功能上要强一些。时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号 处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用．按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析例如:重复掷一枚骰子，按先后次序纪录点数昨日上证综合指数一天的变化情况最近1年来人民币兑美元汇率的变化1900年以来上海市年最高气温记录时间序列分析法是一种利用预测目标的历史时间数列，通过统计分析或构造出数学模型，进行外推定量的预测方法。回归分析预测方法属因果分析预测法，它是在具有统计相关关系的两个或两个以上的变量之间找出回归方程建立起数学模型，进行统计分析预测普通回归是横断面的。时间序列则是二维的。自变量包括因变量的滞后值、其他变量的当前值和滞后值。

调查问卷回归分析法的步骤？

1、确定变量：

明确定义了预测的具体目标，并确定了因变量。 如果预测目标是下一年的销售量，则销售量Y是因变量。 通过市场调查和数据访问，找出与预测目标相关的相关影响因素，即自变量，并选择主要影响因素。

2、建立预测模型：

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

3、进行相关分析：

回归分析是因果因素（自变量）和预测因子（因变量）的数学统计分析。 只有当自变量和因变量之间存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。

4、计算预测误差：

回归预测模型是否可用于实际预测取决于回归预测模型的测试和预测误差的计算。 回归方程只能通过回归方程作为预测模型来预测，只有当它通过各种测试且预测误差很小时才能预测。

5、确定预测值：

利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

注意：

正确应用回归分析预测时应注意：

①用定性分析判断现象之间的依存关系；

②避免回归预测的任意外推；

③应用合适的数据资料；

什么是函数中的回归分析法？

所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用烽理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）.回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析.此外,回归分析中,又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析.通常线性回归分析法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理.————————————————-回归分析法?这是一种从事物因果关系出发进行预测的方法.在操作中,根据统计资料求得因果关系的相关系数,相关系数越大,因果关系越密切.通过相关系数就可确定回归方程,预测今后事物发展的趋势.通常,求一个变量对另一个变量的因果关系,叫一元回归分析；而求多个变量之间的因果关系,叫多元回归分析.