多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化

清华大学：《计量经济学》课程教学资源（PPT课件讲稿）第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型（一元线性回归分析的应用：预测问题）

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF）

第一节多元线性回归分析 第二节复相关分析 第三节偏相关分析 第四节多项式回归 *第五节通径分析

第一节 多元线性回归分析 *第二节 复相关分析 *第三节 偏相关分析 *第四节 多项式回归 *第五节 通径分析

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学 领域中,此类问题很普遍,如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的 含量有关系,人的体表面积与身高、体重有关系;等等。回归分析就是用于说 明这种依存变化的数学关系

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学领 域中，此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量 有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系

一、前言 回归分析的目的 设法找出变量间的依存(数量)关系,用函数关系 式表达出来

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归 函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回 归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是 建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总 体回归函数做出统计推断

(1)Y对x的线性回归方程; (2)解释回归系数的含义; (3)对所求回归方程作显著性检验; (4)对人均年生产总值3000美元时预测人均年耗能量的范围(a=0.05)