多元线性回归分析模型

多元线性回归分析模型

问题一：多元线性回归分析的优缺点 问题二：多元线性回归有两个模型改怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析）问题三：多元线性回归分析中，r的大小与模型优劣之间有何关系 R平方就是决定系数，也称拟合优度，反映方程能解释的方差比例问题。所以，R平方越大，模型拟合越好，但也要注意共线性以及自相关造成的伪回归问题。问题四：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”选项问题五：spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，F、P、t、p和r方各代表什么？？谢谢~ 先从最下面两行说起
F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。
R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。
t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著问题六：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)问题七：多元线性回归分析模型中估计系数的方法是什么 多元线性回归分析模型中估计系数的方法是：多元线性回归分析预测法多元线性回归分析预测法：是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。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。多元线性回归预测模型一般公式为： 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，是根据两个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。
二元线性回归预测法基本原理和步骤同一元线性回归预测法没有原则的区别，大体相同。
“多元线性回归分析预测法”百度百科链接：baike.baidu.com/view/1338395.htm问题八：求一份可用来做多元线性回归分析的数据 50分年份 城乡收入比 城市化水平 二元对比系数 外贸依存度 产业比 人均国内生产总值
1985 1.86 23.71 23.95 0.23 28.4 858
1986 2.12 24.52 23.92 0.25 27.2 963
1987 2.17 25.32 24.42 0.26 26.8 1112
1988 2.17 25.81 23.73 0.25 25.7 1366
1989 2.29 26.21 22.25 0.24 25.1 1519
1990 2.2 26.41 24.7 0.3 27.1 1644
1991 2.4 26.94 21.94 0.33 24.5 1893
1992 2.58 27.46 19.77 0.34 21.8 2311
1993 2.8 27.99 18.98 0.32 19.7 2998
1994 2.86 28.51 20.75 0.42 19.8 4044
1995 2.71 29.04 22.72 0.39 19.9 5046
1996 2.51 30.48 24.03 0.34 19.7 5846
1997 2.47 31.91 22.47 0.34 18.3 6420
1998 2.51 33.35 21.47 0.32 17.6 6796
1999 2.65 34.78 19.66 0.33 16.5 7159
2000 2.79 36.22 17.73 0.4 15.1 7858
2001 2.9 37.66 16.83 0.38 14.4 8622
2002 3.11 39.09 15.93 0.43 13.7 9398
2003 3.23 40.53 15.21 0.52 12.8 10542
2004 3.21 41.76 17.51 0.6 13.4 12336
2005 3.22 42.99郸 17 0.63 12.2 14185
2006 3.28 43.9 16.85 0.65 11.1 16500
2007 3.33 44.94 17.51 0.63 10.8 20169
2008 3.31 45.68 18.33 0.57 10.7 23708
2009 3.33 46.59 18.75 0.44 10.3 25575问题九：多元线性回归模型的统计检验主要包括哪些 1.系数估计
2.统计检验，主要F检，T检验和可绝系数判断，主要分析解释变量对被解释变量的影响是否显著以及方程的总体拟合情况怎么样
3.计量经济学检验，异方差，序列相关和多重共线性，检验它们是否违背经典假设条件
4.对模型设定是否存在偏误进行检验