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 多元线性回归模型 第二节 参数估计 第三节 回归拟合度评价和决定系数 第四节 统计推断和预测

三、多元线性回归分析 (一)模型p50 预报对象Y,m个预报因子x,(i=12m)建立它们之间的相关关系得到多元线性回归方程。如下:(4-18)

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用

本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的 情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方 面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充

12.1 多元线性回归模型 12.2 回归方程的拟合优度 12.3 显著性检验 12.4 多重共线性 12.5 利用回归方程进行估计和预测 12.6 变量选择与逐步回归

第一节 多因素定价模型(MPM)与套利定价理论(APT) 第二节 多元线性回归的基本原理 第三節 引數選擇與逐步回歸 第四節 多元資料變換與多項式回歸 第五节 设计矩阵列共线与最小二乘通解

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 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现

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