多元線性回歸是什麼
什麼是多元線性回歸?
多元線性回歸:在回歸分析中,如果自變量的個數是兩個或是兩個以上,就被稱之為多元回歸。實際分析當中,一種現象往往是與多種因素相互聯系的,多個自變量的最優組合對因變量進行估計或者預測,往往比隻用一個自變量估計或預測會更加有效,也比較符合實際情況。因此,多元線性回歸模型的意義相對來說會更好一些。
什麼情況下做多元線性回歸?
多元線性回歸,通常是指某種市場現象受兩個或者多種因素的影響,同學們需要挑選合适的變量進行搭配,然後建立多元線性回歸模型。同時,同學們需要注意變量的選取是否合适?變量之間有無影響?做好多元線性回歸模型之後,也要做相應的檢驗,進而判斷模型的搭建是否合理。
什麼情況下做多元線性回歸
在Stata中如何做多元線性回歸模型?具體操作步驟是什麼?
打開stata軟件,将準備好的數據輸入進去:粘貼複制(點擊Data Editor,将準備好的時間序列數據、截面數據粘貼進去即可),關于如何在Stata中輸入數據,大家可以在百度上搜索相應的視頻進行觀看。對輸入的數據進行命名,點擊右上角Variables中的變量,然後在下方的Name中進行新的命名。命名完成之後,可在主頁面看到新的命名已經生成。在Command欄中,輸入回歸指令regress,可簡寫為reg。與一元線性回歸(reg Y X1)類似的是,這裡要添加多個變量:reg Y X1 X2 X3 X4 X5 X6,回車就可以了。最後,結果會在result中顯示出來。變量選取的恰當與否,決定着多元回歸模型的拟合程度高低。需要注意的是:多元線性回歸模型也要進行相應的檢驗。比如說:異方差的檢驗、多重共線性的檢驗、序列相關性的檢驗,千萬不要忘了哦。
Stata中如何進行多元線性回歸步驟
以上就是小王關于多元線性回歸模型的思考與實踐體會。相信同學們在今後的學習當中會逐漸接觸到多元線性回歸模型,到時候不妨一起分享一下學習體會哦?期待您的回複~
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