多元線迴歸分析有什麼用？
1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。
比只用乙個自變數進行**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搏罩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。
多元線性迴歸分析可以應用在哪些方面
2樓：秒懂百科
多元迴歸分析：一種統計分析方法。
3樓：水微瀾
(1)、確定幾個特定的變數之間是否存在相關關係，如果存在的話，找出它們之間合適的數學表示式；
2）、根據乙個或幾個變數的值，**或控制另乙個變數的取值，並且可以知道這種**或控制能達到什麼樣的精確度；
3）、進行因素分析。例如在對於共同影響乙個變數的許多變數（因素）之間，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，這些因素之間又有什麼關係等等。
多元線性迴歸分析有什麼作用？通常可以得到那些結果
4樓：南心網心理統計
可以建立**模型，用多個自變數**因變數。可以得到的結果是，哪些自變數**顯著，哪些不顯著，整個模型的**效果精確度如何，等等。（南心網 spss資料統計分析）
5樓：秒懂**
多元迴歸分析：一種統計分析方法。
多元線性迴歸和分層迴歸分析區別
6樓：帳號已登出
一、自變數的資料型別不同。
多元線性迴歸：多元線性迴歸的自變數x的資料型別是連續型變數。
多重線性迴歸：多重線性迴歸的自變數x的資料型別可能存在多種資料型別，例如滲攔性別等的離散型變數。
二、方程不同。
多元線性迴歸：多元線性迴歸的方程中沒有隨機變數。
多重線性迴歸：多重線性迴歸的方程中有隨機變數。
三、因變數的值不同。
多元線性迴歸：多元線性迴歸的迴歸方程求出的是因變數y的平均值。
多重線性迴歸：多重叢此胡線性迴歸的迴歸方程求出的是因變數y的平均**值。
擴充套件資料。多重線性迴歸的條件：
1、因變數為連續性變數。
2、自變數不少於2個。
4、樣本個體間相互獨立（由durbin-waston檢驗判斷）5、等方差性：各x值變動時，相應的y有相同的變異度。
6、正態性：給定各個x值後，相應的y值服從扒銷正態分佈。
7、不存在多重共線性。
多元迴歸分析型別
7樓：白公尺飯拌菜
多元迴歸分析型別：一元線性迴歸分析啟笑納、多元線性迴歸分析、非線性迴歸分析、曲線估計、時間序列的曲線估計、含虛擬自變數的迴歸分析以及邏輯迴歸分析等。
迴歸分析的任務就是， 通過研究自變數x和因變數y的相關關係，嘗試去解釋y的形成機制，進 而達到通過x去**y的目的。
常見的迴歸分析有五類：線性迴歸、0‐1迴歸（邏輯迴歸）悄沒、定序迴歸、計數迴歸 和生存迴歸，其劃分的依據是因變數y的型別。
1.因變數還可以有多種類別：
1）連續數值型變數。
2）0-1型變數：結果只有兩種並且相互對立。
3）定序變數：擁有一定的順序如：優秀、良好、中等、及格、不及格。（4）計數變公升虧量：代表發生次數。
5）生存變數：截止資料（不確定），例如：壽命80+，截止到今年他80歲，具體他能夠活到多少歲，還不知道。
2.這就是迴歸分析要完成的三個使命：
第。一、識別重要變數；
第。二、判斷相關性的方向；
第。三、要估計權重（迴歸係數（必須要去量綱））
3.迴歸分析的分類：
ols:普通最小二乘。
gls:廣義最小二乘。
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