回归分析中自变量和因变量的性质是什么？

1. 回归分析中自变量和因变量的性质是什么？

综述：回归分析中自变量和因变量的性质是，任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响。
那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。

回归一词的现代解释是非常简洁的，回归时研究因变量对自变量的依赖关系的一种统计分析方法。
目的是通过自变量的给定值来估计或预测因变量的均值。它可用于预测、时间序列建模以及发现各种变量之间的因果关系。
使用回归分析的益处良多，具体如指示自变量和因变量之间的显著关系，或者指示多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析还可以用于比较那些通过不同计量测得的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间的联系。
这些益处有利于市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除和衡量出一组最佳的变量，用以构建预测模型。

2. 回归分析中自变量和因变量的确定

所有的自变量和因变量都是业务本质决定的。
例如，先有贷款，才会有不良贷款，接着才会有因无法偿还不良贷款导致贷款余额高。所以，自变量是不良贷款。
例如，只有先赚钱，才能消费，所以国民收入是自变量