多元回歸分析方法

① 多元回歸分析中需要哪些假設條件，如何檢驗

在做回歸預測時需要分析的數據往往是多變數的,那麼我們在做多元回歸時就需要特別注意了解我們的數據是否能夠滿足做多元線性回歸分析的前提條件.
應用多重線性回歸進行統計分析時要求滿足哪些條件呢?
總結起來可用四個詞來描述：線性、獨立、正態、齊性.
（1）自變數與因變數之間存在線性關系
這可以通過繪制」散點圖矩陣」進行考察因變數隨各自變數值的變化情況.如果因變數Yi 與某個自變數X i 之間呈現出曲線趨勢,可嘗試通過變數變換予以修正,常用的變數變換方法有對數變換、倒數變換、平方根變換、平方根反正弦變換等.
（2）各觀測間相互獨立
任意兩個觀測殘差的協方差為0 ,也就是要求自變數間不存在多重共線性問題.對於如何處理多重共線性問題,請參考《多元線性回歸模型中多重共線性問題處理方法》
（3）殘差e 服從正態分布N(0,σ2) .其方差σ2 = var (ei) 反映了回歸模型的精度,σ 越小,用所得到回歸模型預測y的精確度愈高.
（4） e 的大小不隨所有變數取值水平的改變而改變,即方差齊性.

② 用Excel 多元線性回歸的方法分析數據

1.理清各個數據之間的邏輯關系，搞清楚哪個是自變數，哪個又是因變數。如附圖所示，這里要對人均gdp和城市化水平進行分析，建立符合兩者之間的模型，假定人均gdp為自變數，城市化水平是因變數。
2.由於不知道兩者之間的具體關系如何，所以利用數據生成一個散點圖判斷其可能符合的模型。如附圖1所示為生成的散點圖，一般橫坐標為自變數，縱坐標為因變數，所以需要將x軸，y軸的坐標對調一下，這里採用最簡單的方法，將因變數移動到自變數的右邊一列即可，如附圖2所示。
3.由步驟2的散點圖，可以判斷自變數和因變數之間可能呈線性關系，可以添加線性趨勢線進一步加以判斷。如附圖1所示。也可以添加指數，移動平均等趨勢線進行判斷。很明顯數據可能符合線性關系，所以下面我們對數據進行回歸分析。
4.選擇菜單欄的「數據分析」-->「回歸」。具體操作如附圖所示。
5.步驟4進行的回歸分析輸出結果如附圖所示。回歸模型是否有效，可以參見p指，如果p<0.001則極端顯著，如果0.001<p<0.01非常顯著，0.01<p<0.05則一般顯著，p>0.05則不顯著。本例的p值均小於0.001，所以屬於極端顯著，故回歸模型是有效的。根據回歸模型的結果可知。
y
=
5E-06x
+
0.5876R²
=
0.9439
如附圖2所示。

③ 如何用spss進行多元回歸分析

在regression菜單裡面做

④ stata多元回歸分析步驟是什麼

在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變數，就稱為多元回歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯系的，由多個自變數的最優組合共同來預測或估計因變數，比只用一個自變數進行預測或估計更有效，更符合實際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實用意義更大。

廣義最小二乘法是普通最小二乘法的拓展，它允許在誤差項存在異方差或自相關，或二者皆有時獲得有效的系數估計值。

Stata的統計功能很強

除了傳統的統計分析方法外，還收集了近20年發展起來的新方法，如Cox比例風險回歸，指數與Weibull回歸，多類結果與有序結果的logistic回歸，Poisson回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。具體說， Stata具有如下統計分析能力：

數值變數資料的一般分析：參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變數變換等。

以上內容參考：網路-stata

⑤ 多元回歸分析的應用

回歸分析有很廣泛的應用，例如實驗數據的一般處理，經驗公式的求得，因素分析，產品質量的控制，氣象及地震預報，自動控制中數學模型的制定等等。
多元回歸分析是研究多個變數之間關系的回歸分析方法，按因變數和自變數的數量對應關系可劃分為一個因變數對多個自變數的回歸分析（簡稱為「一對多」回歸分析）及多個因變數對多個自變數的回歸分析（簡稱為「多對多」回歸分析），按回歸模型類型可劃分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
本「多元回歸分析原理」是針對均勻設計3.00軟體的使用而編制的，它不是多元回歸分析的全面內容，欲了解多元回歸分析的其他內容請參閱回歸分析方面的書籍。
本部分內容分七個部分，§1～§4介紹「一對多」線性回歸分析，包括數學模型、回歸系數估計、回歸方程及回歸系數的顯著性檢驗、逐步回歸分析方法。「一對多」線性回歸分析是多元回歸分析的基礎，「多對多」回歸分析的內容與「一對多」的相應內容類似，§5介紹「多對多」線性回歸的數學模型，§6介紹「多對多」回歸的雙重篩選逐步回歸法。§7簡要介紹非線性回歸分析。
§1 一對多線性回歸分析的數學模型
設隨機變數與個自變數存在線性關系:
，（1.1）
（1.1）式稱為回歸方程，式中為回歸系數，為隨機誤差。
現在解決用估計的均值的問題，即
，
且假定，，是與無關的待定常數。
設有組樣本觀測數據：
其中表示在第次的觀測值，於是有： 重難點：了解聚類分析的基本思想、方法及其簡單應用；了解回歸的基本思想、方法及其簡單應用．
考綱要求：①了解聚類分析的基本思想、方法及其簡單應用．
②了解回歸的基本思想、方法及其簡單應用．

⑥ 如何用excel做多元回歸分析

在日常數據分析工作當中，回歸分析是應用十分廣泛的一種數據分析方法，按照涉及自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

回歸分析的實施步驟：

1）根據預測目標，確定自變數和因變數

2）建立回歸預測模型

3）進行相關分析

4）檢驗回歸預測模型，計算預測誤差

5）計算並確定預測值

我們接下來講解在Excel2007中如何進行回歸分析？

一、案例場景

為了研究某產品中兩種成分A與B之間的關系，現在想建立不同成分A情況下對應成分B的擬合曲線以供後期進行預測分析。測定了下列一組數據：

⑦ 描述性統計研究方法和多元回歸一樣嗎

不一樣，
描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析和離中趨勢分析和相關分析三大部分；
多元回歸是相關分析的一種，也就是說，多元回歸是屬於描述統計的一種研究方法。

⑧ 多元回歸模型，用哪種方法進行分析步驟是啥

看散點圖像什麼，建立合適的模型。

⑨ 計量經濟學多元線性回歸模型屬於什麼研究方法

模擬法（模型方法）
模擬法是先依照原型的主要特徵，創設一個相似的模型，然後通過模型來間接研究原型的一種形容方法。根據模型和原型之間的相似關系，模擬法可分為物理模擬和數學模擬兩種。