多元回归分析方法

① 多元回归分析中需要哪些假设条件，如何检验

在做回归预测时需要分析的数据往往是多变量的,那么我们在做多元回归时就需要特别注意了解我们的数据是否能够满足做多元线性回归分析的前提条件.
应用多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件呢?
总结起来可用四个词来描述：线性、独立、正态、齐性.
（1）自变量与因变量之间存在线性关系
这可以通过绘制”散点图矩阵”进行考察因变量随各自变量值的变化情况.如果因变量Yi 与某个自变量X i 之间呈现出曲线趋势,可尝试通过变量变换予以修正,常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根反正弦变换等.
（2）各观测间相互独立
任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是要求自变量间不存在多重共线性问题.对于如何处理多重共线性问题,请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》
（3）残差e 服从正态分布N(0,σ2) .其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度,σ 越小,用所得到回归模型预测y的精确度愈高.
（4） e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变,即方差齐性.

② 用Excel 多元线性回归的方法分析数据

1.理清各个数据之间的逻辑关系，搞清楚哪个是自变量，哪个又是因变量。如附图所示，这里要对人均gdp和城市化水平进行分析，建立符合两者之间的模型，假定人均gdp为自变量，城市化水平是因变量。
2.由于不知道两者之间的具体关系如何，所以利用数据生成一个散点图判断其可能符合的模型。如附图1所示为生成的散点图，一般横坐标为自变量，纵坐标为因变量，所以需要将x轴，y轴的坐标对调一下，这里采用最简单的方法，将因变量移动到自变量的右边一列即可，如附图2所示。
3.由步骤2的散点图，可以判断自变量和因变量之间可能呈线性关系，可以添加线性趋势线进一步加以判断。如附图1所示。也可以添加指数，移动平均等趋势线进行判断。很明显数据可能符合线性关系，所以下面我们对数据进行回归分析。
4.选择菜单栏的“数据分析”-->“回归”。具体操作如附图所示。
5.步骤4进行的回归分析输出结果如附图所示。回归模型是否有效，可以参见p指，如果p<0.001则极端显着，如果0.001<p<0.01非常显着，0.01<p<0.05则一般显着，p>0.05则不显着。本例的p值均小于0.001，所以属于极端显着，故回归模型是有效的。根据回归模型的结果可知。
y
=
5E-06x
+
0.5876R²
=
0.9439
如附图2所示。

③ 如何用spss进行多元回归分析

在regression菜单里面做

④ stata多元回归分析步骤是什么

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。

广义最小二乘法是普通最小二乘法的拓展，它允许在误差项存在异方差或自相关，或二者皆有时获得有效的系数估计值。

Stata的统计功能很强

除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

以上内容参考：网络-stata

⑤ 多元回归分析的应用

回归分析有很广泛的应用，例如实验数据的一般处理，经验公式的求得，因素分析，产品质量的控制，气象及地震预报，自动控制中数学模型的制定等等。
多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法，按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析（简称为“一对多”回归分析）及多个因变量对多个自变量的回归分析（简称为“多对多”回归分析），按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。
本“多元回归分析原理”是针对均匀设计3.00软件的使用而编制的，它不是多元回归分析的全面内容，欲了解多元回归分析的其他内容请参阅回归分析方面的书籍。
本部分内容分七个部分，§1～§4介绍“一对多”线性回归分析，包括数学模型、回归系数估计、回归方程及回归系数的显着性检验、逐步回归分析方法。“一对多”线性回归分析是多元回归分析的基础，“多对多”回归分析的内容与“一对多”的相应内容类似，§5介绍“多对多”线性回归的数学模型，§6介绍“多对多”回归的双重筛选逐步回归法。§7简要介绍非线性回归分析。
§1 一对多线性回归分析的数学模型
设随机变量与个自变量存在线性关系:
，（1.1）
（1.1）式称为回归方程，式中为回归系数，为随机误差。
现在解决用估计的均值的问题，即
，
且假定，，是与无关的待定常数。
设有组样本观测数据：
其中表示在第次的观测值，于是有： 重难点：了解聚类分析的基本思想、方法及其简单应用；了解回归的基本思想、方法及其简单应用．
考纲要求：①了解聚类分析的基本思想、方法及其简单应用．
②了解回归的基本思想、方法及其简单应用．

⑥ 如何用excel做多元回归分析

在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

回归分析的实施步骤：

1）根据预测目标，确定自变量和因变量

2）建立回归预测模型

3）进行相关分析

4）检验回归预测模型，计算预测误差

5）计算并确定预测值

我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析？

一、案例场景

为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据：

⑦ 描述性统计研究方法和多元回归一样吗

不一样，
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分；
多元回归是相关分析的一种，也就是说，多元回归是属于描述统计的一种研究方法。

⑧ 多元回归模型，用哪种方法进行分析步骤是啥

看散点图像什么，建立合适的模型。

⑨ 计量经济学多元线性回归模型属于什么研究方法

模拟法（模型方法）
模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。