多重线性回归和简单线性回归 一元线性回归和多元线性回归？

一元线性回归和多元线性回归？

单变量线性指解释变量对解释变量的影响。多元线性是指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的核心。在多元线性回归方程中，由于变量的增加，异方差现象最为普遍，有时阶数会影响回归方程，现在我们也可以用SPSS和Eviews软件来计算这些变量。

多元线性回归与一元线性回归有何不同？

一元线性回归意味着只有一个自变量要研究单变量对因变量的影响，如身高（x）对体重（y）的影响

多元线性回归就是研究身高（x）与体重（y）之间的关系多个自变量对因变量的影响，例如，影响体重的因素不仅包括身高，还包括体重还有一些疾病等可能导致体重变化的因素

线性回归的基础有多远？从最简单的单向线性回归出发，发现当一个自变量不足时，存在多元线性回归。包含一元线性回归参数的假设检验也可以推广到多元线性回归，然后会出现一元线性回归不具备的问题，如多重共线性，即多个自变量之间存在线性关系。

因此，多元线性回归是一元线性回归的推广

简单线性回归模型的基本假设：

①零均值假设；

②同方差假设；

③无自相关假设；

④随机扰动项与解释变量不相关；

⑤正态性假设。多元线性回归模型的基本假设如下：1。零均值假设。同方差和无自相关假设。随机干扰项与解释变量不相关。无多重共线性假设。正态性假设

多重线性回归和简单线性回归 简单回归和多元回归 一元回归与多元回归的差异

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