⑴ 成本分析中的「回歸直線法」如何理解
直線回歸是用直線回歸方程表示兩個數量變數間依存關系的統計分析方法,屬雙變數分析的范疇.
1. 直線回歸方程的求法
（1）回歸方程的概念:
直線回歸方程的一般形式是?（音y hat）=a+bx,其中x為自變數,一般為資料中能精確測定和控制的量,Y為應變數,指在x規定范圍內隨機變化的量.a為截距,是回歸直線與縱軸的交點,b為斜率,意為x每改變一個單位時,?的變化量.
(2)直線回歸方程的求法
確定直線回歸方程利用的是最小二乘法原理,基本步驟為：
1）先求 b,基本公式為b=lxy/lxx=SSxy/SSxx ,其中lxy為X,Y的離均差積和,lxx為X的離均差平方和；
2）再求a,根據回歸方程 a等於Y的均值減去x均值與b乘積的差值.
(3)回歸方程的圖示:
根據回歸方程,在坐標軸上任意取相距較遠的兩點,連接上述兩點就可得到回歸方程的圖示.應注意的是,連出的回歸直線不應超過x的實測值范圍.
2. 回歸關系的檢驗
回歸關系的檢驗又稱回歸方程的檢驗,其目的是檢驗求得的回歸方程在總體中是否成立,即是否樣本代表的總體也有直線回歸關系.方法有以下兩種：
(1)方差分析
其基本思想是將總變異分解為SS回歸和SS剩餘,然後利用F檢驗來判斷回歸方程是否成立.
(2)t檢驗
其基本思想是利用樣本回歸系數b與總體均數回歸系數?進行比較來判斷回歸方程是否成立,實際應用中因為回歸系數b的檢驗過程較為復雜,而相關系數r的檢驗過程簡單並與之等價,故一般用相關系數r的檢驗來代替回歸系數b的檢驗.
3. 直線回歸方程的應用
(1)描述兩變數之間的依存關系；
利用直線回歸方程即可定量描述兩個變數間依存的數量關系
(2)利用回歸方程進行預測；
把預報因子（即自變數x）代入回歸方程對預報量（即因變數Y）進行估計,即可得到個體Y值的容許區間.
(3)利用回歸方程進行統計控制
規定Y值的變化,通過控制x的范圍來實現統計控制的目標.如已經得到了空氣中NO2的濃度和汽車流量間的回歸方程,即可通過控制汽車流量來控制空氣中NO2的濃度.
4. 應用直線回歸的注意事項
(1)做回歸分析要有實際意義；
(2)回歸分析前,最好先作出散點圖；
(3)回歸直線不要外延.
⑵ 怎麼利用線性回歸分析進行市場預測
一元線性回歸模型通常有三條基本的假定：
1、誤差項ε是一個期望值為零的隨機變數，即E(ε)＝0。這意味著在式y=β0＋β1＋ε中，由於β0和β1都是常數，所以有E(β0)=β0，E(β1)=β1。因此對於一個給定的x值，y的期望值為E(y)=β0＋β1x。
2、對於所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。
3、誤差項ε是一個服從正態分布的隨機變數，且相互獨立。即ε～N(0，σ2)。獨立性意味著對於一個特定的x值，它所對應的y值與其他2所對應的y值也不相關。
一元線性回歸分析預測法
一元線性回歸分析預測法，是根據自變數x和因變數Y的相關關系，建立x與Y的線性回歸方程進行預測的方法。由於市場現象一般是受多種因素的影響，而並不是僅僅受一個因素的影響。所以應用一元線性回歸分析預測法，必須對影響市場現象的多種因素做全面分析。
只有當諸多的影響因素中，確實存在一個對因變數影響作用明顯高於其他因素的變數，才能將它作為自變數，應用一元相關回歸分析市場預測法進行預測。
⑶ 具體的成本預測方法包括什麼
成本預測的方法
（1）定量預測法
定量預測法：是指根據歷史資料以及成本與影響因素之間的數量關系，通過建立數學模型來預計推斷未來成本的各種預測方法的統稱。
（2）趨勢預測法
趨勢預測法：是按時間順序排列有關的歷史成本資料，運用一定的數學模型和方法進行加工計算並預測的各類方法。
趨勢預測法包括簡單平均法、平均法和指數平滑法等。
（3）因果預測法
因果預測法：是根據成本與其相關之間的內在聯系，建立數學模型並進行分析預測的各種方法。
因果預測法包括本量利分析法、投入產出分析法、回歸分析法等。
（4）定性預測法
定性預測法：是預測者根據掌握的專業知識和豐富的實際經驗，運用邏輯思維方法對未來成本進行預計推斷的方法的統稱。
（5）成本預測的高低點法
成本預測的高低點法是指根據企業一定期間產品成本的歷史資料，按照成本習性原理和y=a+bx直線方程式，選用最高業務量和最低業務量的總成本之差（△y），同兩種業務量之差（△x-）進行對比，先求b的值，然後再代入原直線方程，求出a的值，從而估計推測成本發展趨勢。