1樓：長壽子
多元線性迴歸：一個因變數受多個自變數影響，且每個自變數和因變數之間的關係是線性關係，直接在"分析-線性"中匯入各個變數就可以了。
2樓：晚晚
多元線性迴歸模型，（multivariable linear regression model ）在實際經濟問題中，一個變數往往受到多個變數的影響。例如，家庭消費支出，除了受家庭可支配收入的影響外，還受諸如家庭所有的財富、物價水平、金融機構存款利息等多種因素的影響。
多元線性迴歸分析的優缺點
3樓：愛吃脖子
一、多元線性迴歸分析的優點：
1、在迴歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變數，就稱為多元迴歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯絡的，由多個自變數的最優組合共同來**或估計因變數，比只用一個自變數進行**或估計更有效，更符合實際。因此多元線性迴歸比一元線性迴歸的實用意義更大。
2、在多元線性迴歸分析是多元迴歸分析中最基礎、最簡單的一種。
3、運用迴歸模型，只要採用的模型和資料相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果。
二、多元線性迴歸分析的缺點。
有時候在迴歸分析中，選用何種因子和該因子採用何種表達 式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得迴歸分析在某些 情況下受到限制。
多元線性迴歸的基本原理和基本計算過程與一元線性迴歸相同，但由於自變數個數多，計算相當麻煩，一般在實際中應用時都要藉助統計軟體。這裡只介紹多元線性迴歸的一些基本問題。
4樓：橘說娛樂
優點：1、迴歸分析法在分析多因素模型時，更加簡單和方便；
2、運用迴歸模型，只要採用的模型和資料相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果，但在圖和表的形式中，資料之間關係的解釋往往因人而異，不同分析者畫出的擬合曲線很可能也是不一樣的；
3、迴歸分析可以準確地計量各個因素之間的相關程度與迴歸擬合程度的高低，提高**方程式的效果；在迴歸分析法時，由於實際一個變數僅受單個因素的影響的情況極少，要注意模式的適合範圍，所以一元迴歸分析法適用確實存在一個對因變數影響作用明顯高於其他因素的變數是使用。多元迴歸分析法比較適用於實際經濟問題，受多因素綜合影響時使用。
缺點：有時候在迴歸分析中，選用何種因子和該因子採用何種表達 式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得迴歸分析在某些 情況下受到限制。
5樓：匿名使用者
優點：建立了兩組變數間的線性因果關係 便於分析。
缺點：可能忽略了互動效應和非線性的因果關係。
6樓：月亮上的蝴蝶
用spss軟體進行分析，做出圖形，直觀方便。
7樓：潛秀者
多元線性迴歸優點是方便快捷，缺點就是複雜，錯雜，有點雜亂。
簡述多元線性迴歸分析的步驟是什麼？
多元線性迴歸的顯著性檢驗包含哪些內容？如何進行
8樓：麻木
多元線性迴歸。
的顯來著性檢驗包源。
含所有自變數與因bai變數。
迴歸方程的顯du著性檢驗zhi，即dao檢驗整個迴歸方程的顯著性，或者說評價所有自變數與因變數的線性關係是否密切。能常採用f檢驗，f統計量的計算公式為：
9樓：匿名使用者
多元線性迴歸模型的檢驗方法有：判定係數檢驗(r檢驗)，迴歸係數顯著性檢驗(t檢驗)，迴歸方程顯著性檢驗(f檢驗)。判定係數檢驗多元線性迴歸模型判定係數的定義與一元線性迴歸分析類似。
判定係數r的計算公式為： r = r接近於1表明y與x1， x2 ，…xk之間的線性關係程度密切；r接近於0表明y與x1， x2 ，…xk之間的線性關係程度不密切。迴歸係數顯著性檢驗在多元迴歸分析中，迴歸係數顯著性檢驗是檢驗模型中每個自變數與因變數之間的線性關係是否顯著。
顯著性檢驗是通過計算各回歸係數的t檢驗值進行的。迴歸係數的t檢驗值 的計算公式為：= j = 1，2，…，k)，式中 是迴歸係數 的標準差。
在多元迴歸模型中，某個變數回歸係數的t檢驗沒有通過，說明該變數與因變數之間不存在顯著的線性相關關係，在迴歸分析時就可以將該變數刪去，或者根據情況作適當的調整，而後用剩下的自變數再進行迴歸分析。迴歸方程的顯著性檢驗。迴歸方程的顯著性檢驗是檢驗所有自變數作為一個整體與因變數之間是否有顯著的線性相關關係。
顯著性檢驗是通過f檢驗進行的。f檢驗值的計算公式是：f(k ，n-k-1)= 多元迴歸方程的顯著性檢驗與一元迴歸方程類似，在此也不再贅述。
迴歸方程的顯著性檢驗未通過可能是選擇自變數時漏掉了重要的影響因素，或者是自變數與因變數間的關係是非線性的，應重新建立**模型。
spss 多元線性迴歸分析 幫忙分析一下下圖，f、p、t、p和r方各代表什麼？？謝謝~
10樓：薔祀
f是對迴歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準，你的p說明迴歸模型顯著。
r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的r方更準確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為。
t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著 仍然看後面的p值，若p值＜，說明該自變數的影響顯著。
多元線性迴歸建模如何確定選擇哪些解釋變數
11樓：笑喘是病得抽
變數選擇有很多種方法。
最老套的是 f-statistics，應該就是答主p-value的**。
接下來就是一系列penalize 變數數的指標，包括adjusted r2，mallow's cp, aic, bic這一類，原則上可以通過窮盡所有2^p組合來挑選變數，實際操作中通常採用forward backward 的方法。如果資料多變數也多的話，計算量還是很大。以上指標應該也可以用cross validation的mse代替。
上面這種方法可以看做是某種形式的l-0正則，當然也可以用l-1的正則，那就是lasso了，這個計算量比較小，所以比較流行一些。
我知識範圍裡面的大概就這些了吧。
多元線性迴歸模型
12樓：猴偶夭
多元線性迴歸模型表示一種地理現象與另外多種地理現象的依存關係，這時另外多種地理現象共同對一種地理現象產生影響，作為影響其分佈與發展的重要因素。
設變數y與變數x1，x2，…，xm存在著線性迴歸關係，它的n個樣本觀測值為yj,xj1,xj2,…xjm�(j＝1，2，n)，於是多元線性迴歸的數學模型可以寫為：
可採用最小二乘法對上式中的待估迴歸係數β0，β1，…，m進行估計，求得β值後，即可利用多元線性迴歸模型進行**了。
計算了多元線性迴歸方程之後，為了將它用於解決實際**問題，還必須進行數學檢驗。多元線性迴歸分析的數學檢驗，包括迴歸方程和迴歸係數的顯著性檢驗。
迴歸方程的顯著性檢驗，採用統計量：
式中： ，為迴歸平方和，其自由度為m； ，為剩餘平方和，其自由度為(n－m－1)。
利用上式計算出f值後，再利用f分佈表進行檢驗。給定顯著性水平α，在f分佈表中查出自由度為m和(n－m－1)的值fα，如果f≥fα，則說明y與x1，x2，…，xm的線性相關密切；反之，則說明兩者線性關係不密切。
迴歸係數的顯著性檢驗，採用統計量：
式中，cii為相關矩陣c＝a-1的對角線上的元素。
對於給定的置信水平α，查f分佈表得fα(n－m－1)，若計算值fi≥fα，則拒絕原假設，即認為xi是重要變數，反之，則認為xi變數可以剔除。
多元線性迴歸模型的精度，可以利用剩餘標準差。
來衡量。s越小，則用迴歸方程**y越精確；反之亦然。
多元線性迴歸模型的計算模型
13樓：騎著美去上學
一元線性迴歸是一個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，在現實問題研究中，因變數的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，這就是多元迴歸亦稱多重回歸。當多個自變數與因變數之間是線性關係時，所進行的迴歸分析就是多元性迴歸。 設y為因變數x1,x2…xk為自變數，並且自變數與因變數之間為線性關係時，則多元線性迴歸模型為：
y=b0+b1x1+…+bkxk+e
其中，b0為常數項，b1,b2…bk為迴歸係數，b1為x1,x2…xk固定時，x1每增加一個單位對y的效應，即x1對y的偏回歸係數；同理b2為x1,x2…xk固定時，x2每增加一個單位對y的效應，即，x2對y的偏回歸係數，等等。如果兩個自變數x1,x2同一個因變數y呈線相關時，可用二元線性迴歸模型描述為：
y=b0 +b1x1 +b2x2 +e
建立多元線性迴歸模型時，為了保證迴歸模型具有優良的解釋能力和**效果，應首先注意自變數的選擇，其準則是：
(1)自變數對因變數必須有顯著的影響，並呈密切的線性相關；
(2)自變數與因變數之間的線性相關必須是真實的，而不是形式上的；
(3)自變數之間應具有一定的互斥性，即自變數之間的相關程度不應高於自變數與因變數之因的相關程度；
(4)自變數應具有完整的統計資料，其**值容易確定。
多元性迴歸模型的引數估計，同一元線性迴歸方程一樣，也是在要求誤差平方和（σe)為最小的前提下，用最小二乘法求解引數。以二線性迴歸模型為例，求解迴歸引數的標準方程組為。
解此方程可求得b0,b1,b2的數值。亦可用下列矩陣法求得即。
spss 多元線性迴歸和多元逐步迴歸一樣麼
逐步迴歸只是迴歸過程採用的其中一種方法而已。多元線性迴歸可以和非線性迴歸相區分，也就是解釋變數和被解釋變數之間建立的迴歸方程，如果是線性的，則是線性迴歸，否則是非線性迴歸。多元逐步迴歸是迴歸分析建模的一種，舉個例子來說，現在有一個因變數a，建模的時候可能的解釋變數有5個，分別是b1,b2,b3,b4...
怎麼利用spss進行多元線性迴歸
迴歸分析實質上就是研究一個或多個自變數x對一個因變數y 定量資料 的影響關係情況。當自變數為1個時，是一元線性迴歸，又稱作簡單線性迴歸 自變數為2個及以上時，稱為多元線性迴歸。在spssau裡均是使用 通用方法 裡的 線性迴歸 實現分析的。spssau線性迴歸。spss中多元線性迴歸模型怎麼計算 摘...
急！！高分跪求matlab高手！！解多元線性迴歸模型
y1 46.78 43.42 37.64 y2 36.05 37.43 31.63 y3 10.73 5.99 6.01 x1 6.08 4.77 0.12 x2 71.32 61.85 71.14 x3 25.88 23.39 19.46 x4 0.85 11.18 12.02 x5 19.69 ...