多元线性回归分析的优缺点有哪些
一、多元线性回归分析的优点:
1、在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。
3、运用回归模型,只要采用的模型和数据相同,通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。
二、多元线性回归分析的缺点
有时候在回归分析中,选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测,这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性,使得回归分析在某些 情况下受到限制。
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
扩展资料
社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响,因此,一般要进行多元回归分析,我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归 。
多元线性回归与一元线性回归类似,可以用最小二乘法估计模型参数,也需对模型及模型参数进行统计检验 。
选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一,多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。
Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。
2024-10-13 广告