多元线性回归分析案例 简述多元线性回归分析的步骤是什么？

简述多元线性回归分析的步骤是什么？

在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，称为多元回归。事实上，一种现象往往与多种因素有关。用多个自变量的最优组合来预测或估计因变量比只用一个自变量更为有效和实用。因此，多元线性回归比单一线性回归更实用。

1. 普通最小二乘法（OLS）

普通最小二乘法通过最小化误差平方和来寻找最佳函数。

多元线性回归

通过矩阵运算求解系数矩阵

2。广义最小二乘法

]广义最小二乘法是普通最小二乘法的推广，它允许在异方差或自相关或两者同时存在的情况下进行有效系数估计。

多元线性回归

其中Ω是残差项的协方差矩阵。

简述多元线性回归分析的步骤是什么？

1. 系数估计

2。统计检验主要是F检验、t检验和绝对系数判断，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整体拟合情况。计量经济学检验、异方差、序列相关和多重共线性，检验它们是否违反经典假设

4。检查模型设置是否有错误

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