五個迴歸溯源的方法

1、根據預測目標，確定自變數和因變數，明確預測的具體目標，也就確定了因變數。如預測具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量Y就是因變數。通過市場調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關影響因素，即自變數，並從中選出主要的影響因素。

2、建立迴歸預測模型，依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析預測模型。

3、進行相關分析、迴歸分析是對具有因果關係的影響因素(自變數)和預測物件(因變數)所進行的數理統計分析處理。只有當變數與因變數確實存在某種關係時，建立的迴歸方程才有意義。

4、檢驗迴歸預測模型，計算預測誤差，迴歸預測模型是否可用於實際預測，取決於對迴歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。迴歸方程只有通過各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進行預測。

5、計算並確定預測值，利用迴歸預測模型計算預測值，並對預測值進行綜合分析，確定最後的預測值。

迴歸分析法指利用資料統計原理，對大量統計資料進行數學處理，並確定因變數與某些自變數的相關關係，建立一個相關性較好的迴歸方程（函式表示式），並加以外推，用於預測今後的因變數的變化的分析方法。根據因變數和自變數的個數分為：一元迴歸分析和多元迴歸分析根據因變數和自變數的函式表示式分為：線性迴歸分析和非線性迴歸分析

系統管理方面查詢根本原因，幫助企業追溯找出安全管理體系的漏洞。企業安全管理既要解決“有沒有”，更要解決“好不好”問題。