多元线性回归模型分析（多元线性回归分析的优缺点）
本文目录
- 多元线性回归分析的优缺点
- 多元线性回归模型可以用来分析竞争力吗
- 多元线性回归分析可以应用在哪些方面
- 多元线性回归分析有什么作用通常可以得到那些结果
- 多元线性回归分析模型怎样分析
- 怎样用spss做多元线性回归分析数据
多元线性回归分析的优缺点
一、多元线性回归分析的优点：
1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。
3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。
二、多元线性回归分析的缺点
有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
扩展资料
社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归 。
多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验 。
选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。
Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。
多元线性回归模型可以用来分析竞争力吗
多元线性回归模型可以用来分析竞争力。
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
计算模型
一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。
多元线性回归分析可以应用在哪些方面
（1）确定几个特定的变量之间是否存在相关关系，如果存在的话，找出它们之间合适的数学表达式；
（2）根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个变量的取值，并且可以知道这种预测或控制能达到什么样的精确度；
（3）进行因素分析。
例如在对于共同影响一个变量的许多变量（因素）之间，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，这些因素之间又有什么关系等等。
多元线性回归简介
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
以上内容参考百度百科-多元线性回归
多元线性回归分析有什么作用通常可以得到那些结果
多元线性回归分析通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。多元线性回归分析的作用：
1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。
3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。
多元线性回归分析自变量的选择：
1、自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；
2、自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；
3、自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度；
4、自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。
多元线性回归分析模型怎样分析
流动比率 和 自变量 DACC负相关。
资产负债率 也和 自变量 DACC负相关。
从显著性角度分析，流动比率的显著性很弱，所以针对其的结论不显著。但是资产负债率非常显著。因此，资产负债率是用来解释 自变量 DACC的一个重要变量。而且，他和DACC是负相关的。
怎样用spss做多元线性回归分析数据
一个自变量一个因变量如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点直接使用的。至于判断线性方程拟合的好坏，看r方和调整的r方就可以了，r方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面r方为0.618，调整的r方为0.570，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定anova(b)这个表格是检验回归方程是否显著的，sig的值=0.007小于0.05，说明回归模型有意义，可以使用。下面一个标准化回归系数和非标准化回归系数则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小
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