1樓：
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和b5
，但是搞不清楚5個
變數哪些是解釋變數，
哪些是干擾變數，
所以就想到把變數採用不同的方法放到
模型中去進行迴歸建模，
放變數的方法具體有可分為
enter
法、forward
前進法、
backward
後退法、
stepwise
逐步迴歸法等。
當然你最終建立的模型可以是線性
的，也可以是非線性的。
spss
裡線性迴歸過程，操作的選單：
analyze
——regression
——linear
，迴歸過程解釋變數的方法預設的時候
method
是enter
法，如果是逐步迴歸則採用
stepwise
，當然因為選的是線性迴歸過程，只能建立出線性回顧模型
2樓：匿名使用者
多重回歸是一個因變數與多個自變數間的迴歸，多元迴歸是多個因變數與多個自變數間的迴歸。這個在做統計和撰寫**的時候，有很多人都會弄混或寫錯。
3樓：
線性迴歸和非線性迴歸沒有實質性的區別,都是尋找合適的引數去滿足已有資料的規律.擬和出來的方程（模型）一般用來內差計算或小範圍的外差.
4樓：天藍
特地上課問了老師。多重回歸的英文是「multiple regerssion」,而多元迴歸是「multivariate regression」。兩者為不同概念，前者是一個因變數與多個自變數間的迴歸，後者是多個因變數與多個自變數間的迴歸。
5樓：匿名使用者
多元是不同種類，平行關係；多重是同一種的加強補償，遞增補償關係
6樓：匿名使用者
網頁連結
雖然問題已經過去很久了，因為我剛剛也在遇到這個問題，發現這個課件講的很清楚，希望對後面不明白這個問題的小夥伴有用~
7樓：匿名使用者
廣義線性模型從字面上來理解應該是比一般線性模型更「厲害」的一種，呵呵。
一般我們常常接觸的logistic迴歸,probit迴歸，poisson迴歸都是廣義線性模型的一種；
單因素方差分析、析因設計、重複測量方差分析、多元線性迴歸之類的都算是一般線性模型（glm）的特例吧。我記得張文彤曾經說過廣義線性模型是一般線性模型的推廣，主要從兩個方面：
1.通過指定因變數的分佈，如poisson迴歸等2.通過連結函式，把因變數的取值變換到自變數的線性**取值範圍內。如logistic迴歸
8樓：丿斷橋丨殘雪
大蘇打非常的撒撒旦法
多元線性迴歸,主成分迴歸和偏最小二乘迴歸的聯絡與區別
9樓：匿名使用者
做多元線性迴歸分析的時候，有可能存在多重共線性的情況，為了消除多重共線性對迴歸模型的影響，通常可以採用主成分迴歸和偏最小二乘法來提高估計量的穩定性。主成分迴歸是對資料做一個正交旋轉變換，變換後的變數都是正交的。（有時候為了去除量綱的影響，會先做中心化處理）。
偏最小二乘迴歸相當於包含了主成分分析、典型相關分析的思想，分別從自變數與因變數中提取成分t,u（偏最小二乘因子），保證t,u能儘可能多的提取所在變數組的變異資訊，同時還得保證兩者之間的相關性最大。偏最小二乘迴歸較主成分迴歸的優點在於，偏最小二乘迴歸可以較好的解決樣本個數少於變數個數的問題，並且除了考慮自變數矩陣外，還考慮了響應矩陣。
10樓：匿名使用者
主成分迴歸（pcr）克服了多元線性迴歸（mlr）由於輸入變數間嚴重共線性引起的不穩定演算法帶來的計算誤差放大問題。但是pcr的運算速度比mlr慢。並且pcr只概括了自變數的資訊而沒有考慮因變數最自變數的解釋作用，因此在提取主元時可能會丟失一些有用的資訊。
偏最小二乘（pls）既考慮了自變數的資訊有考慮了因變數對自變數的解釋作用，穩定性比較強。
廣義線性迴歸和多重線性迴歸的區別
11樓：淫劍哥
我的理解是linear regression的linear指的是linear association between y and xi而generalized linear model的linear指的是xi的線性組合 粗俗的表示就是a0x0+a1x1+...+anxn的相加[組合其他運算] 所以glm不要求response variable y連續 只要可以歸納為一個distribution就可以通過newton raph演算法得到maximum likelihood estimator了
12樓：友誼
廣義線性，顧名思義，不一定是線性。 檢視原帖》
多元迴歸分析與logistic迴歸的分析的區別和聯絡
13樓：匿名使用者
多元迴歸分析與logistic迴歸的核心區別在於y的型別。
如果y為定量資料，則通常使用迴歸分析。
如果y為分類資料，則通常使用logistic分析。
用spssau分析就知道了，方法裡都寫清了什麼型別的資料可以使用。
14樓：好意思嗎
多元迴歸分析
用迴歸方程定量地刻畫一個應變數與多個自變數間的線性依存關係,稱為多元線性迴歸(multiple linear regression),簡稱多元迴歸(multiple regression).
logistic迴歸的分析
logistic回歸屬於概率型迴歸,可用來分析某類事件發生的概率與自變數之間的關係.適用於應變數為分類值的資料,特別適用於應變數為二項分類的情形.模型中的自變數可以是定性離散值,也可以是計量觀測值.
多元線性迴歸多重共線性檢驗及避免方法，簡單點的
15樓：馬晴人文
共線性是通過計算各個變數對應的容忍度（tol）和方差膨脹因子（vif）來判斷的，然後剔除異常變數。共線性是多元線性迴歸內在機制固有的問題，無法避免。
迴歸分析與相關分析的區別和聯絡
16樓：雪落成殤
聯絡：都是研究變數的依存性
區別：迴歸分析側重的是相關變數的資料聯絡，相關分析側重的是相關變數的相關特徵。
迴歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。運用十分廣泛，迴歸分析按照涉及的自變數的多少，分為迴歸和多重回歸分析;按照自變數的多少，可分為一元迴歸分析和多元迴歸分析;按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。如果在迴歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種迴歸分析稱為一元線性迴歸分析。
如果迴歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多重線性迴歸分析。
相關分析，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關係，並對具體有依存關係的現象**其相關方向以及相關程度，是研究隨機變數之間的相關關係的一種統計方法。
17樓：紫衣士
聯絡：都是研究變數的依存性
區別：迴歸分析側重的是相關變數的資料聯絡，相關分析側重的是相關變數的相關特徵。
過於多元線性迴歸分析，spss操作
劉得意統計服務 典型的多重共線。多元迴歸分析中，一定要先進行多重共線檢驗，如vif法。對於存在多重共線的模型，一個辦法是逐步迴歸，如你做的，但結果的刪除變數太多，所以，這種方法效果不好。此外，還有其它辦法，如嶺迴歸，主成分迴歸，這些方法都保留原始變數。 呂秀才 從你的結果中 可以發現 自變數之間是存...
怎麼用spss 多元非線性迴歸模型
你首先得確定你的非線性模型是什麼？一般將非線性模型轉換為線性，再通過多元迴歸擬合就簡單了 天蠍小灰馬 使用步驟 分析 迴歸 線性迴歸 多元線性迴歸分析，把因變數放入因變數列表中，之後多個自變數放入自變數列表中，選擇變數篩選的方法 進入法 逐步法等 就可以了。spss statistical prod...
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 ...