回

归

分析的基

础

概念之

1

：

变

量、自

变

量、因

变

量和

哑变

量

我的第一个

专栏

《需求

预测

方法：指数平滑法

详

解》已更新完成，在

该专栏结

尾

处

，我提

到，指数平滑法不能利用解

释

性

变

量塑造需求，无法

识别诸

如价格、广告、促

销

、市

场

或

经济

波

动

等外部因素或因果因素

带

来的需求

变

化。

但是，价格、广告、促

销

、市

场

或

经济

波

动

等，在

现实

中似乎不可避免。那么，在

预测

中

有没有什么方法可以

应对这

些因素呢？

当然有，那就是本

专栏

，即我的第二个

专栏

《从入

门

到高手：

线

性回

归

分析

详

解》（

请

点

击

文末左下角的

“

阅读

原文

”

），准

备讲

解的回

归

分析。

回

归

分析方法有很多种，但

对

于需求

预测

来

说

，一些高深的复

杂

回

归

分析技

术

似乎并不

实

用且

较难

落地，所以，本

专栏

，

仅针对对

需求

预测

来

说较实

用的

线

性回

归

分析

进

行

讲

解。

重申一下本

专栏

两个

说

明。

1

、尽可能减少原理性

讲

述。能直接用

Excel

函数或数据分析功能

计

算出

结

果，我不再

对计

算

过

程和原理

进

行

讲

解。

2

、本

专栏

引用数据全部

为

虚

拟

。

本

专栏

的

总

目

录

如下

图

（在更新

过

程中可能会有微

调

）。

本文

为

本

专栏

的第一章，

变

量、自

变

量、因

变

量和

哑变

量。（本章免

费

）

在正式

讲

解回

归

分析之前，我先用两章的篇幅

讲

解回

归

分析的几个名

词

和概念。

回

归

分析涉及到的名

词

和概念很多，但随着目前一些通用

软

件如

Excel

的

统计

与数据分析功

能加

强

，

对

于回

归

分析

应

用于需求

预测

来

说

，大部分名

词

和概念我

们

并不需要了解，比如

“

最小

二乘法

”

、

“

标

准化残差

”

等。

但有些名

词

和概念是回

归

分析的基

础

，是入

门级

的概念，我

们

需要知道。比如本章

讲

的

变

量和下章要

讲

的相关关系。

一、什么是

变

量。

回

归

分析需要了解的第一个概念是

变

量。

变

量，

顾

名思

义

，就是指没有固定的

值

，可以

变

化的量，是相

对

于常量的一个概念。

在回

归

分析中，

变

量是指存在不同

值

的各种指

标

。具体解

释

如下。

首先，

变

量需要有一个

载

体（指

标

）。比如

销

量，比如折扣，比如

时间

。

其次，

变

量是一个数量。

这

个数量可以体

现为

数

值

（比如

销

量

50

元），也可以体

现为

某一

项

特征（比如性

别

的男、女）。

再次，

变

量的

值

（即数量）是可以

变

化的，不是固定的。比如气温每天在

变

化，每天的温

度

值

不同，

最后，

变

量有很多种，

这

个世界存在数不清的

变

量。回

归

分析就是要找出一些有用的

变

量，来

进

行分析。

二、自

变

量与因

变

量。

首先，自

变

量和因

变

量都是

变

量。