多因变量的多元线性回归

简介多元线性回归分析是一种统计技术，用于评估两个或多个自变量与因变量之间的关系。

它被用来解释基于自变量变化的因变量的变化。

这种技术被广泛用于许多领域，包括经济学、金融学、市场营销和社会科学。

在这篇文章中，我们将详细讨论多元线性回归分析。

我们将研究多元线性回归分析的假设，它是如何工作的，以及如何用它来进行预测。

最后，我们将讨论多元线性回归分析的一些限制，以及如何解决这些限制。

多元线性回归分析的假设在进行多元线性回归分析之前，有一些假设必须得到满足，才能使结果有效。

这些假设包括。

1）线性。

自变量和因变量之间的关系必须是线性的。

2）无多重共线性。

自变量之间不应高度相关。

3）无自相关性。

数据集内的连续观测值之间不应该有任何相关性。

4）同质性。

残差的方差应该在自变量的所有数值中保持不变。

5）正态性。

残差应遵循正态分布。

6）误差的独立性。

残差不应相互关联，也不应与数据集中的任何其他变量关联。

7）没有异常值。

数据集中不应有任何可能影响分析结果的异常值。

多重线性回归分析如何工作？多元线性回归分析是基于一个简单的数学方程，描述一个或多个自变量的变化如何影响因变量（Y）的变化。

这个方程被称为"回归方程"，可以写成以下形式。

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε 其中Y是因变量；X1到Xn是自变量；β0到βn是系数；ε是代表没有被任何自变量解释的随机变化的误差项（也被称为"噪音"）。

系数（β0到βn）表示当所有其他因素保持不变时（即当所有其他自变量保持其平均值时），每个自变量对Y的变化有多大贡献。

例如，如果X1的系数为0.5，那么这意味着当所有其他因素保持不变时（即当所有其他独立变量保持其平均值时），X1每增加一单位，Y就会增加0.5单位。

同样，如果X2的系数为-0.3，那么这意味着当所有其他因素保持不变时（即所有其他独立变量保持其平均值时），X2每增加一个单位，Y就会减少0.3个单位。

预测算法之多元线性回归多元线性回归是一种预测算法，用于建立多个自变量与因变量之间的关系模型。

在这种回归模型中，因变量是通过多个自变量的线性组合进行预测的。

多元线性回归可以用于解决各种问题，例如房价预测、销售预测和风险评估等。

多元线性回归的数学表达式可以表示为：Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε其中，Y是因变量，X1、X2、..、Xn是自变量，β0、β1、β2、..、βn是相应的回归系数，ε是误差项。

多元线性回归的主要目标是找到最佳的回归系数，以最小化预测误差。

这可以通过最小二乘法来实现，最小二乘法是一种优化方法，可以最小化实际值与预测值之间的误差平方和。

多元线性回归可以有多种评估指标，以衡量模型的拟合程度和预测效果。

其中，最常用的指标是R平方（R2），它表示因变量的变异中可以被自变量解释的比例。

R平方的取值范围在0和1之间，越接近1表示模型越好地解释了数据的变异。

多元线性回归的模型选择是一个关键问题，尤其是当面对大量自变量时。

一个常用的方法是通过逐步回归来选择最佳的自变量子集。

逐步回归是一种逐步加入或剔除自变量的方法，直到找到最佳的模型。

在应用多元线性回归进行预测时，需要注意以下几个方面。

首先，确保所有自变量和因变量之间存在线性关系。

否则，多元线性回归可能无法得到准确的预测结果。

其次，需要检查自变量之间是否存在多重共线性问题。

多重共线性会导致回归系数的估计不可靠。

最后，需要通过交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。

这样可以确保模型对新数据具有较好的预测能力。

总结起来，多元线性回归是一种强大的预测算法，可以用于建立多个自变量与因变量之间的关系模型。

通过合理选择自变量和优化回归系数，可以得到准确的预测结果，并帮助解决各种实际问题。

但是，在应用多元线性回归时需要注意问题，如线性关系的存在、多重共线性问题和模型的泛化能力等。

多个自变量和多个因变量的相关关系解析多个自变量和多个因变量的相关关系解析1. 导言在进行数据分析和统计建模时，我们经常遇到多个自变量和多个因变量之间的相关关系。

理解这些关系对于我们深入了解数据背后的模式、趋势和因果关系非常重要。

本文将探讨多个自变量和多个因变量的相关关系，并提供一些分析方法和技巧。

2. 相关分析在开始解析多个自变量和多个因变量之间的相关关系之前，我们首先需要进行相关分析。

通过计算变量之间的相关系数，我们可以评估它们之间的线性关系强度和方向。

常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

3. 多元线性回归分析一种常用的方法是利用多元线性回归分析来探讨多个自变量和多个因变量之间的关系。

多元线性回归分析可以帮助我们理解各个自变量对于因变量的相对影响，并进一步预测因变量的取值。

4. 变量选择和模型建立在进行多元线性回归分析时，我们需要选择合适的自变量和建立适当的模型。

变量选择可以采用逐步回归或者基于领域知识的方法。

一旦选择了变量，我们可以使用最小二乘法估计模型的参数，并进行模型显著性检验。

5. 多元方差分析除了回归分析，多元方差分析也是一种常用的方法来研究多个自变量和多个因变量之间的关系。

多元方差分析可以帮助我们评估各个自变量对于因变量的差异贡献，并判断这种差异是否显著。

6. 路径分析路径分析是一种结构方程模型方法，可以用于探索多个自变量和多个因变量之间的直接和间接影响关系。

通过路径分析，我们可以建立一个复杂的因果模型，并通过模型拟合指标来评估模型与数据之间的拟合程度。

7. 因果推断在解析多个自变量和多个因变量的相关关系时，我们要注意因果推断的问题。

相关性并不等同于因果关系，即使在统计上存在显著相关性。

为了进行因果推断，我们需要进行实验研究或者采用因果推断框架，如潜在因果关系模型。

8. 总结与回顾通过以上的分析方法和技巧，我们可以更好地理解多个自变量和多个因变量之间的相关关系。

相关分析、多元线性回归分析、多元方差分析和路径分析都是常用的方法。

多元线性回归的计算方法 摘要在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。

例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响，表现在线性回归模型中的解释变量有多个。

这样的模型被称为多元线性回归模型。

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。

但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度，更简单地来说，同样工资收入，如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。

前面学到的标准分就有这个功能，具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。

这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数，表示如下：Zy=β1Zx1+β2Zx2+…+βkZxk注意，由于都化成了标准分，所以就不再有常数项a 了，因为各自变量都取平均水平时，因变量也应该取平均水平，而平均水平正好对应标准分0，当等式两端的变量都取0时，常数项也就为0了。

多元线性回归模型的建立多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+i i i i h x υβ+ =1,2,…,n其中 k 为解释变量的数目，j β=（j=1,2,…,k)称为回归系数（regression coefficient)。

上式也被称为总体回归函数的随机表达式。

它的非随机表达式为E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXkiβj 也被称为偏回归系数（partial regression coefficient) 多元线性回归的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。

多元线性回归公式了解多元线性回归的关键公式多元线性回归公式是一种常用的统计学方法，用于探究多个自变量与一个连续因变量之间的关系。

在进行多元线性回归分析时，我们需要理解和掌握以下几个关键公式。

一、多元线性回归模型多元线性回归模型可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε其中，Y代表因变量（被预测变量），X1、X2、...、Xn代表自变量（预测变量），β0、β1、β2、...、βn代表模型的参数，ε代表误差项。

二、回归系数估计公式在多元线性回归分析中，我们需要通过样本数据来估计回归模型的参数。

常用的回归系数估计公式是最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）。

对于模型中的每个参数βi，其估计值可以通过以下公式计算：βi = (Σ(xi - x i)(yi - ȳ)) / Σ(xi - x i)²其中，xi代表自变量的观测值，x i代表自变量的样本均值，yi代表因变量的观测值，ȳ代表因变量的样本均值。

三、相关系数公式在多元线性回归中，我们通常会计算各个自变量与因变量之间的相关性，可以通过采用皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）来衡量。

相关系数的公式如下：r(Xi, Y) = Σ((xi - x i)(yi - ȳ)) / sqrt(Σ(xi - x i)² * Σ(yi - ȳ)²)其中，r(Xi, Y)代表第i个自变量与因变量之间的相关系数。

四、R平方（R-squared）公式R平方是判断多元线性回归模型拟合程度的重要指标，表示因变量的方差能够被自变量解释的比例。

R平方的计算公式如下：R² = SSR / SST其中，SSR为回归平方和（Sum of Squares Regression），表示自变量对因变量的解释能力。

SST为总平方和（Sum of Squares Total），表示因变量的总变化。

多元逐步线性回归法的原理多元逐步线性回归是一种常用的回归分析方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型。

其主要目标是从所有可能的自变量中选择出对因变量具有显著影响的变量，并建立一个解释性最好的线性回归模型。

下面将详细介绍多元逐步线性回归的原理和步骤。

多元逐步线性回归的原理基于以下假设：在给定的自变量集合中，存在一些变量对因变量具有显著影响，而其他的变量则对因变量影响不大或可以忽略。

因此，我们希望能够通过逐步选择变量的方法，找到那些与因变量相关性最高的自变量，以建立一个较好的回归模型。

多元逐步线性回归的步骤如下：1. 设定显著性水平：首先，需要设定一个显著性水平，用于判断自变量的显著性。

通常情况下，显著性水平选择为0.05。

2. 构建起始模型：将所有自变量都纳入模型中构建起始模型。

这意味着初始模型中的所有自变量都被视为对因变量的预测有一定影响。

通过这一步骤可以看到各个自变量的初步影响以及它们的统计显著性。

3. 逐步选择变量：逐步选择变量是多元逐步线性回归的核心步骤。

在这一步骤中，根据显著性水平，选择具有最显著影响的自变量，并将其添加到模型中。

然后，再次检验模型中变量的显著性，如果有自变量的显著性低于设定的水平，则将其删除。

4. 回归系数的检验：在每一步骤中添加或删除自变量后，需要对模型中的回归系数进行检验。

通常，使用t检验或F检验来检验回归系数是否显著不等于0。

如果一个回归系数的p值小于设定的显著性水平，则说明对应的自变量在模型中具有显著影响。

5. 模型的评价：在逐步选择变量的过程中，需要对每一步所建立的模型进行评价。

常见的评价指标包括调整决定系数和残差分析。

调整决定系数表示自变量解释因变量的比例，而残差分析可以用来检验模型中的误差是否满足正态分布和同方差性等假设。

6. 终止条件：逐步选择变量的过程中，需要设定终止条件。

通常情况下，可以选择两种终止条件：一种是自变量的显著性均大于设定的显著性水平，此时不再继续添加新的自变量；另一种是当所有自变量都已纳入模型中，并且再添加新的自变量不能显著提高模型的解释能力时，终止逐步选择的过程。

多元线性回归方法介绍回归分析主要研究因变量与自变量的关系，因变量是随机变量，自变量是因素变量，是可以加以控制的变量。

多元回归分析一般解决以下问题：第一，确定因变量与多个因素变量之间联系的定量表达式，通常称为回归方程式或数学模型，并确定它们联系的密切程度；第二，通过控制可控变量的数值，借助于球而出的数学模型来预测或控制因变量的取值和精度；第三，进行因素分析，从影响因变量变化的因素中寻找出哪些因素对因变量的影响最为显著，哪些因素不显著，以区别主要因素和次要因素。

在操作过程中，需要列出影响Y 的多个因素与Y 之间的关系方程。

一般地，设因变量Y 于k 个自变量X1,X2,……,XK线性相关：Y=B0+ B1X1+ B2X2+ … + B k X k+ε（1）其中Y 为可观察的随机变量，X1，X2，…，Xk为可观察的一般变量，B0，B1，B2，…，Bk为待定模型参数，其中B0为截距，ε为不可观测的随机误差。

有n组独察的样本数据（yi,x i1,…,xik），i=1，2，…，n，带入方程（1）中，有：y i= b0+ b1x i1+ b2x i2+ … + b k x ik+ e i i=1,2,…, n其中n 个随机变量ei相互独立且服从同一正态分布Nor（0，σ2）。

根据最小二乘原则，求B0，B1，B2，…，Bk的估计值b0，b1，…，bk，使上式的误差平方和∑(ei)2=∑[y i-(b0+b1x i1+b2x i2+…+b k x ik)]2最小，为此，分别将上式对b0，b1，…，bk求偏导数，令其等于0，当x1，x2，…，xk相互独立时，由极值原理，可求出总体回归系数矩阵B 总体=[B0，B1，B2，…，Bk]T的估计值矩阵B样本=[b0，b1，…，bk]T：B样本=（XTX）-1XTX进而得到回归方程：y=b0+b1x1+b2x2+…+b k x k 本文将依据上述原理对后面的变量关系进行回归分析。

多元线性相关与回归分析首先，我们来介绍多元线性相关的概念。

多元线性相关是指两个或多个变量之间存在着线性关系。

具体地说，如果我们有变量X1，X2，...，Xp和Y，我们可以通过寻找最佳的线性函数Y = a + b1*X1 + b2*X2+ ... + bp*Xp来拟合这些变量之间的关系。

为了得到最佳的拟合函数，我们使用了回归分析的方法。

回归分析是一种统计学方法，用来估计两个或多个变量之间的关系，并建立相应的回归模型。

回归模型可以用来预测或解释因变量Y。

在多元线性回归分析中，我们通常使用最小二乘估计法来确定回归系数，这样可以使得估计值和实际值的差异最小化。

在回归模型中，我们通常有一个因变量Y和多个自变量X1，X2，...，Xp。

回归模型可以写成以下形式：Y=β0+β1*X1+β2*X2+...+βp*Xp+ε其中，β0，β1，β2，...，βp是回归系数，表示自变量对因变量的影响大小；ε表示误差项，表示不能被回归模型解释的因素。

回归分析的主要目的是通过估计回归系数来确定自变量对因变量的影响。

通过对回归系数进行显著性检验，我们可以判断自变量是否对因变量有统计显著的影响。

此外，还可以通过回归模型进行预测，例如根据给定的自变量值预测因变量的值。

然而，需要注意的是，回归分析有一些前提条件需要满足。

首先，多元线性回归模型假设因变量Y是一个连续的变量，而自变量X1，X2，...，Xp可以是任意的变量类型。

其次，回归模型假设自变量之间没有完全的多重共线性，即自变量之间的线性相关程度不是特别高。

此外，回归模型还假设误差项ε服从正态分布，并且方差是恒定的。

如果这些条件得到满足，我们可以使用各种统计方法来进行回归分析。

常见的方法包括简单线性回归、多元线性回归、逐步回归、回归诊断等。

这些方法可以帮助我们确定最佳的回归模型，并对模型进行检验和解释。

总之，多元线性相关与回归分析是一种重要的统计学方法，用来研究两个或多个变量之间的相关关系，并建立相应的回归模型。

12多元线性回归与相关分析多元线性回归和相关分析是统计学中常用的分析方法，用于了解多个自变量与一个因变量之间的关系。

本文将从两个方面对多元线性回归和相关分析进行详细介绍。

一、多元线性回归多元线性回归是一种通过建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型，来预测和解释因变量变化的方法。

它的基本模型可以表示为：Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε，其中Y是因变量，X1，X2到Xn是自变量，β0，β1到βn是回归系数，ε是误差项。

多元线性回归通过最小二乘法估计回归系数，即通过求解使得误差平方和最小的参数估计值。

利用这些参数，可以对新的自变量值进行预测，从而实现预测和解释因变量的目的。

多元线性回归的优点包括：1.可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，从而提供更为全面的解释和预测能力。

2.可以通过回归系数的显著性检验，判断每个自变量的重要性。

3.可以检验回归模型的整体拟合程度。

然而，多元线性回归也有一些注意事项：1.自变量之间应该是独立的，不存在多重共线性，否则会影响参数估计的准确性。

2.残差应该满足正态分布和同方差性的假设，否则会影响回归系数的显著性检验和预测的准确性。

二、相关分析相关分析是一种用于研究两个变量之间关系的统计方法。

它可以通过计算相关系数来衡量两个变量之间的线性相关程度，常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

皮尔逊相关系数适用于两个变量都是连续型变量且满足正态分布的情况，其取值范围在-1到1之间，代表着两个变量之间的相关程度。

当相关系数接近1时，表示两个变量正相关；当相关系数接近-1时，表示两个变量负相关；当相关系数接近0时，表示两个变量之间没有线性相关关系。

斯皮尔曼相关系数适用于两个变量至少其中一个是有序变量或两个变量不满足正态分布的情况。

与皮尔逊相关系数不同，斯皮尔曼相关系数基于两个变量的秩次，而不是实际的变量值。

它可以用来研究两个变量之间的非线性关系。

相关分析的应用主要有：1.了解两个变量之间的关系：通过计算和解释相关系数，可以得出两个变量之间的相关程度以及相关的方向。

如何理解和使用多元线性回归分析在实际中，对因变量的影响往往有两个或两个以上的自变量。

例如：影响产品单位成本的变量不仅有产量，还包括原材料价格、劳动力价格，劳动效率及废品率等因素。

对建立这种具有多变量模型的分析，就是多元回归分析。

在多元回归分析中，如果因变量和多个自变量的关系为线性时，就属于多元线性回归。

多元线性回归是一元线性回归的扩展，其基本原理及方法与一元线性回归分析类似。

变量越多，计算过程越是复杂，此篇着重原理介绍，计算可由统计软件代为完成。

多元线性回归回归模型多元线性回归模型与一元线性回归模型类似，由几部分组成：回归方程回归系数代入样本值，可以求得回归系数a，b，…，g的点估计值（不同样本求得的值不同），从而得到样本多元线性回归方程：回归模型方差随机变量的方差，也就是回归模型的方差，由下图的剩余变差引起。

该值可以通过样本数据的离散程度来估计，回顾一元线性回归分析，如下图：计算式如下：回归系数求取与一元回归系数的求取一样，多元线性回归系数的估计值仍然采用最小二乘法原理求得，即将观察得到的样本数据作为已知，带入样本回归方程中，然后分别对a，b，…，g求偏导数（回顾：），从而得到它们的点估计值。

其数值可以使用Excel、SPSS的统计软件计算得到。

相关性检验在中介绍了，回归方程的相关性检验有三种方式，它们的作用相同，只需选取其中一种检验即可（相关系数的检验、回归方程的检验、回归系数的检验）。

三种检验使用的统计量与检验原则与一元线性回归的相关性检验相同，这里不在赘述。

需要着重介绍多元的相关系数的检验在多元回归中，决定系数（R平方）又称为拟合优度或者多元决定系数(Multiple coefficient of determination)，其计算公式与一元回归相同，即可参考上文变差图。

R平方的数值大小可以说明所建立模型与实际数据的拟合程度好坏，其值越接近1，拟合程度越高。

一元回归中，决定系数的平方根即为相关系数，表示两个变量的相关程度，可正可负（正相关或负相关）；多元回归中，关注正平方根，称为复相关系数，表示因变量与作为一个整体的所有自变量的相关程度。

多元线性回归模型资料讲解多元线性回归模型第三章多元线性回归模型基本要求：1、理解多元线性回归模型的定义2、理解多元线性回归模型的假定3、掌握参数估计的计算4、理解参数统计性质第一节多元线性回归模型及假定一、多元线性回归模型许多经济现象往往要受多个因素的影响，研究被解释变量受多个解释变量的影响，就要利用多元回归模型。

多元线性回归模型与一元线性回归模型基本类似，只不过解释变量由一个增加到两个以上，被解释变量Y 与多个解释变量k X X X ,,,21 之间存在线性关系。

假定被解释变量Y 与多个解释变量k X X X ,,,21 之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，称为多元线性回归模型。

即k k X X X Y 22110(3-1)其中Y 为被解释变量，(1,2,,)j X j k L 为k 个解释变量，(0,1,2,,)j j k L 为1k 个未知参数，为随机误差项。

被解释变量Y 的期望值与解释变量k X X X ,,,21 的线性方程为：01122()k k E Y X X X L (3-2)称为多元总体线性回归方程，简称总体回归方程。

对于n 组观测值),,2,1(,,,,21n i X X X Y ki i i i ，其方程组形式为：01122,(1,2,,)i i i k ki i Y X X X i n L L(3-3) 即nkn k n n n k k k k X X X Y X X X Y X X X Y 2211022222121021121211101 其矩阵形式为n Y Y Y 21=kn n nk k X X X X X X X X X212221212111111k 210+n 21 即Y X βμ(3-4) 其中1n Y n Y Y Y 21为被解释变量的观测值向量； )1(k n Xkn n nk k X X X X X X X X X212221212111111为解释变量的观测值矩阵；(1)1k βk 210为总体回归参数向量；1nμn 21为随机误差项向量。

多元线性回归的计算方法 摘要在实际经济问题中,一个变量往往受到多个变量的影响;例如,家庭消费支出,除了受家庭可支配收入的影响外,还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响,表现在线性回归模型中的解释变量有多个;这样的模型被称为多元线性回归模型;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;但由于各个自变量的单位可能不一样,比如说一个消费水平的关系式中,工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平,而这些影响因素自变量的单位显然是不同的,因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度,更简单地来说,同样工资收入,如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小,但是工资水平对消费的影响程度并没有变,所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来;前面学到的标准分就有这个功能,具体到这里来说,就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分,再进行线性回归,此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度;这时的回归方程称为标准回归方程,回归系数称为,表示如下：Zy=β1Zx1+β2Zx2+…+βkZxk注意,由于都化成了标准分,所以就不再有常数项a 了,因为各自变量都取平均水平时,因变量也应该取平均水平,而平均水平正好对应标准分0,当等式两端的变量都取0时,常数项也就为0了;多元线性回归模型的建立多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+i i i i h x υβ+ =1,2,…,n其中 k 为解释变量的数目,j β=j=1,2,…,k 称为回归系数regression coefficient;上式也被称为总体回归函数的随机表达式;它的非随机表达式为EY∣X1i,X2i,…Xki,=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXkiβj 也被称为偏回归系数partial regression coefficient 多元线性回归的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性回归; 设y为因变量X1,X2…Xk为自变量,并且自变量与因变量之间为线性关系时,则多元线性回归模型为：Y=b0+b1x1+…+bkxk+e其中,b0为常数项X1,X2…Xk为回归系数,b1为X1,X2…Xk固定时,x1每增加一个单位对y的效应,即x1对y的偏回归系数；同理b2为X1,X2…Xk 固定时,x2每增加一个单位对y的效应,即,x2对y的偏回归系数,等等;如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时,可用二元线性回归模型描述为：Y=b0+b1x1+…+bkxk+e其中,b0为常数项,X1,X2…Xk为回归系数,b1为X1,X2…Xk固定时,x2每增加一个单位对y的效应,即x2对y的偏回归系数,等等;如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时,可用二元线性回归模型描述为：y = b0 + b1x1 + b2x2 + e建立多元性回归模型时,为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果,应首先注意自变量的选择,其准则是：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自变量之彰应具有一定的互斥性,即自变量之彰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,其预测值容易确定;多元性回归模型的,同一元一样,也是在要求误差平方和Σe为最小的前提下,用求解参数;以二线性回归模型为例,求解回归参数的标准方程组为解此方程可求得b0,b1,b2的数值;亦可用下列法求得即多元线性回归分析预测法多元回归分析预测法,是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立进行预测的方法;当自变量与因变量之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析;多元线性回归模型的检验多元线性回归模型与一元线性回归模型一样,在计算出回归模型之后,要对模型进行各种检验;多元线性回归模型的检验方法有：判定系数检验R检验,回归系数显着性检验T检验,回归方程显着性检验F检验;1、判定系数检验;多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似;判定系数R的计算公式为： R = R接近于1表明Y与X1, X2 ,…, Xk之间的线性关系程度密切；R接近于0表明Y与X1, X2 ,…, Xk之间的线性关系程度不密切;2、回归系数显着性检验;在多元回归分析中,回归系数显着性检验是中每个自变量与因变量之间的线性关系是否显着;显着性检验是通过计算各回归系数的t检验值进行的;回归系数的t检验值的计算公式为：= j = 1,2,…,k,式中是回归系数的标准差;在多元回归模型中,某个变量回归系数的t检验没有通过,说明该变量与因变量之间不存在显着的线性相关关系,在回归分析时就可以将该变量删去,或者根据情况作适当的调整,而后用剩下的自变量再进行回归分析;3、回归方程的显着性检验;回归方程的显着性检验是检验所有自变量作为一个整体与因变量之间是否有显着的线性相关关系;显着性检验是通过F检验进行的;F检验值的计算公式是：Fk ,n－k－1= 多元回归方程的显着性检验与一元回归方程类似,在此也不再赘述;回归方程的显着性检验未通过可能是选择自变量时漏掉了重要的影响因素,或者是自变量与因变量间的关系是非线性的,应重新建立;多元线性回归的公式多元线性回归一般公式为：多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量n=2的二元线性回归模型,其一般形式为：下面以二元线性回归分析预测法为例,说明多元线性回归分析预测法的应用;二元线性回归分析预测法,是根据两上自变量与一个因变量相关关系进行预测的方法;二元线性回归方程的公式为：式中：：因变量；x1,x2：两个不同自变量,即与因变量有紧密联系的影响因素;a,b1,b2：是线性回归方程的参数;a,b1,b2是通过解下列的方程组来得到;2多元线性回归模型预测的精准度多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系,这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响,作为影响其分布与发展的重要因素;设变量Y与变量X1,X2,…,Xm存在着线性回归关系,它的n个样本观测值为Yj,Xj1,Xj2,…Xjm j＝1,2,n;可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0,β1,…,βm进行估计,求得β值后,即可利用多元线性回归模型进行预测了;计算了多元线性回归方程之后,为了将它用于解决实际预测问题,还必须进行数学检验;多元线性回归分析的数学检验,包括回归方程和回归系数的显著性检验;多元线性回归模型的精度,可以利用剩余标准差来衡量;S越小,则用回归方程预测Y越精确；反之亦然;总结多元线性回归模型因为其操作简单方便,预测能到达一定精准度,已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用;该模型还可以应用于经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域;。

浅谈多因变量的多元回归算法的研究作者：董霖来源：《科学与财富》2018年第24期摘要：用一个因变量与多个自变量进行回归是多数求解问题中采用的方法，但进行多元线性回归得到的回归方程经过检验后发现拟合效果往往不好。

因此，本文以“低保标准”这一实际问题为例，通过多因变量的多元回归算法分析不同地区“低保标准”之间的相关性，能够有效地避免丢失各地区之间相互关联的信息，说明多因变量的多元回归算法可以更好地解决实际问题。

关键词：多因变量的多元回归算法、岭回归、相关性0 引言对于多对多的回归问题，可以转化为多个多元回归问题来解决。

但对求解各地之间低保标准的相关性的问题，每个地区的因变量之间存在着一定的联系，如果分别建立各地区的低保标准与其指标自变量的回归关系式，会丢失各地低保标准之间相互关联的信息。

这就需要多因变量的多元回归算法来分析实际问题。

1 算法过程1.1 多元线性回归及回归诊断在这里选取了北京、上海市2010-2016年的相关数据（如表1，表2所示），在SAS软件下编程进行了分析。

对该模型进行回归诊断，结果如下：图1经验表明：当VIFj≥10时，就说明自变量xj与其余自变量之间存在严重的多重共线性关系，Eigenvalue（特征根）有几个接近于0，就有几个多重共线性关系，conditon index（条件数）在10～100之间时，变量存在着较强的共线性关系。

根据这些统计量的检验，我们可以发现多因变量多元线性回归结果存在较强的多重共线性关系，且P值较大，不能通过检验，然而同类之间的因变量、指标变量均具有较强的相关性，因此利用多因变量多元逐步回归以及岭回归的方法对结果进行修正。

表1 北京市2010-2016年的相关数据表2 上海市2010-2016年的相关数据1.2 多因变量的多元逐步回归多因变量的多元逐步回归与一个因变量的逐步回归的基本步骤基本类似，其不同之处在于，由于因变量的个数大于一，因此，在逐步回归的过程中，引入和剔除自变量时需要计算这些变量对因变量的贡献率，此时，需要利用新的统计量（Vi统计量）来进行描述。

回归中的多变量、多因素、多重、多元有什么区别？内容来自：“小白学统计”微信公众号，感谢作者授权。

在回归分析中，经常看到多变量回归、多因素分析、多重线性回归、多元logistic回归等诸如此类的名词。

这些所谓的多变量、多因素、多重、多元，是否一回事？很多初学者都会比较迷惑，本文主要对此做一阐述。

回归分析中，主要就是因变量和自变量，大多数的回归模型的形式都是如下所示：因变量（或因变量的变换）=截距+回归系数*自变量（可以是多个自变量）它反映了1个或多个自变量是如何影响因变量的。

因此，关于多变量、多因素、多重、多元，也就是如何对应因变量和自变量。

为了简单起见，下面都以线性回归为例来说明，其它如logistic回归、Poisson回归等都一样。

（1）简单（simple）线性回归简单线性回归模型（simple linear regression model）是指1个因变量、1个自变量的模型，如下：（2）多因素（multivariable）或多重（multiple）线性回归多变量线性回归或多重线性回归（multivariable or multiple linear regression）是一回事，是相对简单线性回归而言。

简单线性回归只有1个自变量，多因素线性回归或多重线性回归则是有多个自变量。

但它们都是只有1个因变量，模型如下：（3）多元或多变量（multivariate）线性回归多元或多变量线性回归模型（multivariate linear regression model）是指多个因变量的回归模型。

大家可以再对比一下多元方差分析和多因素方差分析。

多元方差分析或多变量方差分析，它们都是什么意思呢？主要适用于像重复测量数据这种情况，在重复测量数据中，每个人测量了多次，有多个结局变量（因变量），因此是多元方差分析。

多因素方差分析主要用于什么情形呢？通常用于有多个分组变量（自变量），如析因设计中至少有2个分组变量，这种情况下，采用的是多因素方差分析。

二、多元线性回归模型在多要素的地理环境系统中，多个(多于两个）要素之间也存在着相互影响、相互关联的情况。

因此，多元地理回归模型更带有普遍性的意义。

（一）多元线性回归模型的建立假设某一因变量y 受k 个自变量k x x x ,...,,21的影响，其n 组观测值为（ka a a a x x x y ,...,,,21）,n a ,...,2,1=。

那么，多元线性回归模型的结构形式为：a ka k a a a x x x y εββββ+++++=...22110（3。

2。

11)式中:k βββ,...,1,0为待定参数； a ε为随机变量。

如果k b b b ,...,,10分别为k ββββ...,,,210的拟合值，则回归方程为ŷ=k k x b x b x b b ++++...22110（3。

2.12)式中:0b 为常数；k b b b ,...,,21称为偏回归系数。

偏回归系数i b （k i ,...,2,1=）的意义是，当其他自变量j x （i j ≠）都固定时,自变量i x 每变化一个单位而使因变量y 平均改变的数值。

根据最小二乘法原理，i β（k i ,...,2,1,0=）的估计值i b （k i ,...,2,1,0=）应该使()[]min (2)12211012→++++-=⎪⎭⎫⎝⎛-=∑∑==∧n a ka k a a a na a a xb x b x b b y y y Q （3。

2.13)有求极值的必要条件得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∂∂=⎪⎭⎫⎝⎛--=∂∂∑∑=∧=∧n a ja a a jn a a a k j x y y b Q y y b Q 110),...,2,1(0202（3.2.14） 将方程组(3。

2.14）式展开整理后得： ⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧=++++=++++=++++=++++∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑===================na a ka k n a ka n a ka a n a ka a n a ka n a aa k n a ka a n a a n a a a na a na aa k n a ka a n a a a n a a n a a na ak n a ka n a a n a a y x b x b x x b x x b x y x b x x b x b x x b x yx b x x b x x b x b x y b x b x b x nb 11221211101121221221121012111121211121011112121110)(...)()()(...)(...)()()()(...)()()()(...)()( （3.2。