多元线性回归

多元线性回归

问题一：多元线性回归分析的优缺点 问题二：多元线性回归模型的表达式 多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n其中 k为解释变量的数目，βj（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)问题三：多元线性回归与一元线性回归有何不同 一元线性是说一个解释变量对被解释变量的影响.多元线性则是多个解释变量对被解释变量的影响.计算一元线性回归方程的最小二乘法是整个回归思想中的核心.在多元线性回归方程中,由于变量的增多,最普遍的会出现异方差性,还会有时序性等影响着回归方程的拟合度,所以这里还要做逐步回归去剔除变量,这就要用到一元线性回归方程.现在我们也可以通过SPSS和Eviews等软件来计算这些.
望采纳问题四：简述多元线性回归模型的基本假定及四个关系式拜托了各位 谢谢 有以下基本假定： 1. ，即随机误差项是一个平均值或期望值为零的随机变量。相应的矩阵表达形式是 2. ，即对于解释变量 的所有观测值，随机误差项的方差都是相同的。 3. ，即随机误差项彼此之间不相关。 假定2、假定3相应的矩阵表达形式是 称 为随机误差项向量 的方差—协方差矩阵。问题五：如何用excel做多元线性回归分析 那个是excel的单独加载，需要原来的安装包才能加载，加载成功后为“数据分析”选项

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