簡述多元線性回歸分析的步驟是什么？在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，稱為多元回歸。事實上，一種現(xiàn)象往往與多種因素有關(guān)。用多個自變量的最優(yōu)組合來預(yù)測或估計因變量比只用一個自變量更為有效和實用。

簡述多元線性回歸分析的步驟是什么？

在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，稱為多元回歸。事實上，一種現(xiàn)象往往與多種因素有關(guān)。用多個自變量的最優(yōu)組合來預(yù)測或估計因變量比只用一個自變量更為有效和實用。因此，多元線性回歸比單一線性回歸更實用。

1. 普通最小二乘法（OLS）

普通最小二乘法通過最小化誤差平方和來尋找最佳函數(shù)。

多元線性回歸

通過矩陣運(yùn)算求解系數(shù)矩陣

2。廣義最小二乘法

]廣義最小二乘法是普通最小二乘法的推廣，它允許在異方差或自相關(guān)或兩者同時存在的情況下進(jìn)行有效系數(shù)估計。

多元線性回歸

其中Ω是殘差項的協(xié)方差矩陣。

簡述多元線性回歸分析的步驟是什么？

1. 系數(shù)估計

2。統(tǒng)計檢驗主要是F檢驗、t檢驗和絕對系數(shù)判斷，主要分析解釋變量對被解釋變量的影響是否顯著以及方程的整體擬合情況。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗、異方差、序列相關(guān)和多重共線性，檢驗它們是否違反經(jīng)典假設(shè)

4。檢查模型設(shè)置是否有錯誤