1樓：九方波峻
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。
2樓：網友
如果不是都線性相關，而且因素又多的話，試試r型因子分析。
多元線性迴歸分析有什麼作用？通常可以得到那些結果
3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）
4樓：秒懂**
多元迴歸分析：一種統計分析方法。
多元線性迴歸分析可以應用在哪些方面
5樓：秒懂百科
多元迴歸分析：一種統計分析方法。
6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。
多元線性迴歸模型與一元線性迴歸模型有哪些區別?
7樓：司澤南聿
多元線性迴歸模型與一元線性迴歸模型區別表現在如下幾個方面：一是解釋變數的個數不同；二是模型的經典假設不同，多元線性迴歸模型比一元線性迴歸模型多了個「解釋變數之間不存**性相關關係」的假定；三是多元線性迴歸模型的引數估計式的表達更為複雜。
多元線性迴歸模型，（multivariable linear regression model ）在實際經濟問題中，乙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、金融機構存款利息扒氏等多種因素的影響。
多元線性迴歸模型的一般形式為yi=β0+β1x1i+β2x2i+…+kxki+μi i=1,2,…,n 其中 k為解釋變數的數目，βj（j=1,2,…,k)稱為迴歸係數（regression coefficient)。上式也被稱為總體迴歸函式的隨機表示式。它的非隨機表示式為 e(y∣x1i,x2i,…xki,)=0+β1x1i+β2x2i+…+kxki
一元線性迴歸是乙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，知攔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春猛散多元線性迴歸。
如何衡量多元線性迴歸模型優劣
8樓：猛打獨眼那隻好眼
復相關係數r:指的是多元迴歸係數，表示模型中y值與估計y值之間的相關係數，實際上是皮爾遜相關。取值範圍是(0,1),沒有負值。
r越大表明模型越好。但是r值多大算是最好，並沒有定論，通常在社會學科中，r>就算是足夠好了；但是在科學領域，r>才算可以。
決定係數r方：他就是復相關係數的平方，他指的是自變數能夠解釋因變數的百分比，他可以鑑定模型的好壞。但是使用決定係數有缺點，那就是在向模型中增加變數時，不管他有沒有統計學意義，決定係數的值都是變大的，這就使得檢驗的效度降低了。
校正的決定係數：校正的決定係數考慮到了變數的個數對決定係數的。
多元線性迴歸模型的假定起什麼作用
9樓：枕流說教育
多元線性迴歸模型的假定的作用是建立多個變數之間的定量函式關係模型，表徵它們之間的關係。
一般而言，線性迴歸模型的假定被解釋變數與多個解釋變數之間具有線性關係，所以它的作用就是解釋變數的多元線性函式，也被稱為多元線性迴歸模型。
簡介：
多元線性迴歸模型，（multivariable linear regression model ）在實際經濟問題中，乙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。
一元線性迴歸是乙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。
多元線性迴歸模型的基本假設有哪些
10樓：
摘要。親您好，很高興為您解答！多元線性迴歸模型的基本假設有仍然是針對隨機干擾項與針對解釋變數兩大類的假設。
針對隨機干擾項的假設有：零均值，同方差，無序列相關且服從正態分佈。針對解釋量的假設有；解釋變數應具有非隨機性，如果後隨機的，則不能與隨機干擾項相關；各解釋變數之間不存在(完全)線性相關關係。
親您好，很高興為您解答！多元線性迴歸模型的基本假設有仍然是針對隨機干擾項與針對解釋變數兩大類的假設。針對隨機幹塌賣擾項的假設有：
零均值，同方差，無序列相關且服從正態分佈。針對解釋量的假設有；解釋變數應具有非隨機性，如果後隨機的，則不能與隨機干擾項相關；各解團侍逗釋變數之談蠢間不存在(完全)線性相關關係。
拓展資料：簡單線性迴歸模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③無自相關假並陪定；④隨機擾動項與解釋變數不相關假定；⑤正態性假定。
多元線性迴歸模型的基本假定：1、零備運均值假定；②同方差和無自相關假定；③隨機擾動項與解釋變數不相關假定；④無多重共線性假定；⑤正態絕滾蠢性假定。
親計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術蠢銷，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的帶廳遊經濟變數關係的一門經濟學學伏禪科。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。
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