会计线性回归模型有哪些

我就要拿下，谢谢模型爱有很多种，看你怎么选择这个线性模型？然后也不是很难建

可以线性化的模型有： 一元多项式回归模型;双曲线回归模型;对数曲线模型一元线性回归模型：它是根据两个变量的成对数据，配合直线方程式，再根据自变量的变动值，来推算因变量的估计值。 曲线回归方程一般是以自变量的多项式表达因变量。方法是：根据数据的特点先进行某些变换（如对数变换、平方根变换等），如果变换后得到线性模型，则进行线性回归； 如果变换后仍得不到线性模型，则可以用曲线拟合的方法对原始数据进行拟合，确定曲线回归方程。对数线性模型的基本原理，与方差分析相关的，在多元方差分析中，以二元方差为例:每一个观测值y;=μ+A;的效果+B，的效果+(AB);交互作用+E;

线性的模型有很多，比如说一些流程设计图，还有一些关键的模式嗯，数据

线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析 在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，】，而不是一个单一的标量变量。）回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。

线性模型是一类统计模型的总称，制作方法是用一定的流程将各个环节连接起来，包括线性回归模型、方差分析模型，应用于生物、医学、经济、管理。软件工程模型建议用一定的流程将各个环节连接起来，并可用规范的方式操作全过程，如同工厂的生产线。常见的软件工程模型有:线性模型，如图。线性模型是一类统计模型的总称，它包括了线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和线性混合效应模型(或称方差分量模型)等。 许多生物、医学、经济、管理、地质、气象、农业、工业、工程技术等领域的现象都可以用线性模型来近似描述。 因此线性模型成为了现代统计学中应用最为广泛的模型之一。