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第二节多重线性回归
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在简单回归分析中,讨论了两个变量的回归问题,其中因变量只与一个自变量有关。
在现实中,大多数影响因变量的因素不是一个而是多个。
在回归分析中,如果对两个或两个以上的自变量对因变量影响现象进行分析,这就叫做多重回归。
由于一种现象常常与多种其他现象相联系,用多个自变量的最优组合共同来预测(估计)因变量,比只用一个自变量进行预测(估计)更有效,更符合实际,多重回归可增强对因变量的分析估计的准确性。
多重线性回归(multiplelinearregression)的基本原理和基本计算过程与简单回归相同,但多重线性回归比简单回归的实用意义更大。
由于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际应用时要借助于计算机,下面介绍多重线性回归的基本原理及过程。
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