2.回分櫛的楱件应组知的自变漖数捱去估计预则个 因变量之樹时,这两暈帶郕以下个条件 第一,统关羱统关熀是种伓的系,即种 因变量(预量)的数虧个多个变暈的数熊关僬 自精顧稀雛唯确定的玊关,其中变量都 表97某司的月誚售数将隋髅(α=04) 用份卖际量(干a×月上用预项则(1-a)x 元) 销 上月预则测 66 106 2369350886 636 1116 119 5 1354 15.72 92 943 1863 1118 2185 120 2158 1295 2495 10 1497 2617 2617 64 229 1374 2014 是变量经中速羡炼馱量徴食亩量 y与量x的籐炼系,-糇关佴在系,亩 产量和仅肥量樣关,还壤隃气等索有关,这 样亩产量y存在着性 第二,因騵孫孃个个量x变樹,掇照烛 影变量y,而y的变化不饷X,即X的变y变原 因,而不,帮反,贝称ⅹ与y之间有因嘿※系,炔关的模型167 2. 回归分析的基本条件。应用一组已知的自变量数据去估计、预测一个 因变量之值时，这两种变量需要满足以下两个条件： 第一，统计相关关系。统计相关关系是一种不确定的函数关系，即一种 因变量（预测变量）的数值与一个或多个自变量的数值明显相关但却不 能精确且不能唯一确定的函数关系，其中的变量都 表9-7 某公司的月销售指数平滑表（α = 0.4） 月份 实际销量（千 元） α ×上月 实销 上月预测 (1－α )× 上月预测 本月平滑预 测 1 10 11 2 12 4.0 11 6.6 10.6 3 13 4.8 10.6 6.36 11.16 4 16 5.2 11.16 6.7 11.9 5 19 6.4 11.9 7.14 13.54 6 23 7.6 13.54 8.12 15.72 7 26 9.2 15.72 9.43 18.63 8 30 10.4 18.63 11.18 21.85 9 28 12.0 21.58 12.95 24.95 10 18 11.2 24.95 14.97 26.17 11 16 7.2 26.17 15.7 22.9 12 14 6.4 22.9 13.74 20.14 是随机变量。经济现象中这种相关关系是大量存在的。例如粮食亩产量 y与施肥量x之间的关系，二者明显相关但不存在严格的函数关系，亩 产量不仅与施肥量有关，还与土壤、降雨量、气温等多种因素有关，这 样亩产量y存在着随机性。 第二，因果关系。如果一个或几个自变量x变化时，按照一定规律 影响另一变量y，而y的变化不能影响x，即x的变化是y变化的原 因，而不是相反，则称x与y之间具有因果关系，反映因果关系的模型