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python多元线性回归怎么计算？
多元线性回归是一种常见且简单的回归预测方法。它主要挖掘多个自变量X和目标变量y之间的潜在关系，然后用一个表达式来表示。Python提供了一个用于多元线性回归预测的软件包。业主可以直接在培训台上进行培训，非常方便。如果建筑管理员想知道如何实现它，请打开数据并单击：analyze--regression以打开“多元线性回归”对话框。
2. 将因变量和自变量放入网格列表中。顶部为因变量，底部为自变量。
3. 设置回归方法，在这里选择最简单的方法：回车，这意味着所有变量一次包含在方程中。其他方法是循序渐进的。
4. 等级数据和连续数据不需要设置虚拟变量。需要为多类变量设置虚拟变量。
有四种类型的伪变量ABCD，以a为参考，则说明B是否对a有影响，C是否对a有影响，D是否对a有影响。
5。在选项中选择至少95%置信区间。
单击“确定”。
定性预测方法适用于历史统计数据不足或趋势面临重大转折点的情况。根据人们过去和现在的经验以及对事物的主观判断，我们只能推断出事物的方向、状态、趋势等定性结果。
2. 时间序列法适用于以时间表示的被预测事物的相关变量。根据预测物随时间变化的历史数据，推导出预测物随时间变化的规律，定量预测预测物的发展趋势。
3. 回归预测法适用于被预测事物的变量之间存在因果关系，找出一些影响结果的因素变量，根据它们的因果关系建立数学模型，根据因子变量的变化预测结果变量的变化，从而预测事物的发展方向和具体的数值变化规律。该方法包括单变量线性回归预测方法、多元线性回归预测方法、非线性回归预测方法等。
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