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多元线性回归模型常见问题及解决方法
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什么叫逐步回归？什么是最优多元回归方程？在多元线性回归分析中，应用逐步回归方法建立多元线性回归最优方程
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提问人：匿名网友
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什么叫逐步回归？什么是最优多元回归方程？在多元线性回归分析中，应用逐步回归方法建立多元线性回归最优方程有哪两种方法？如何剔除不显著的自变量？
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关于多元线性回归的几个问题！丁当10个
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问题已解决悬赏丁当:10
1.多元线性回归因变量除了可以是连续型变量，还可以是二分类，多分类变量吗？连续型变量要求正态性吗？
2.多元线性回归的自变量可以是分类变量吗？
3.做多元线性回归时候，由于每个自变量的单位可能不一样，需要将各个自变量量化到统一的单位上来吗？如果需要，用什么办法？
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多元线性回归是分析一个或多个自变量与一个因变量的线性数量关系。因变量是连续性变量，但是对自变量无要求，即可以是连续性变量、等级变量或者分类变量
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落木萧萧520
多元线性回归是分析一个或多个自变量与一个因变量的线性数量关系。因变量是连续性变量，但是对自变量无要求，即可以是连续性变量、等级变量或者分类变量
那因变量是连续型变量，要不要求正态性？
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1.多元线性回归因变量除了可以是连续型变量，还可以是二分类，多分类变量吗？-------如果是二分类变量，那就改用LOGISTIC回归好了。多元回归一般就“刻意地分工”去解决连续型的因变量的事儿。
连续型变量要求正态性吗？------一般都希望是正态的。但是这个正态并不是单看应变量，而是应变量和每个自变量的关联后的转型变量。例如预测有线性时的Y/Xi。这个问题若认真起来就讲得太多，所以一般就不强调。
2.多元线性回归的自变量可以是分类变量吗？-------可以。
3.做多元线性回归时候，由于每个自变量的单位可能不一样，需要将各个自变量量化到统一的单位上来吗？如果需要，用什么办法？-------可以不一样。一般不需要统一。加权回归又当别论
------需要提示你更需关注的问题：自变量之间的共线性要给以预估。最好从专业的层面，先剔除那些可能有共线的变量。例如身高和体重，就留一个吧。如此才能使回归结果少出现错误和偏倚
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1.多元线性回归因变量除了可以是连续型变量，还可以是二分类，多分类变量吗？-------如果是二分类变量，那就改用LOGISTIC回归好了。多元回归一般就“刻意地分工”去解决连续型的因变量的事儿。
连续型变量要求正态性吗？------一般都希望是正态的。但是这个正态并不是单看应变量，而是应变量和每个自变量的关联后的转型变量。例如预测有线性时的Y/Xi。这个问题若认真起来就讲得太多，所以一般就不强调。
2.多元线性回归的自变量可以是分类变量吗？-------可以。
3.做多元线性回归时候，由于每个自变量的单位可能不一样，需要将各个自变量量化到统一的单位上来吗？如果需要，用什么办法？-------可以不一样。一般不需要统一。加权回归又当别论
------需要提示你更需关注的问题：自变量之间的共线性要给以预估。最好从专业的层面，先剔除那些可能有共线的变量。例如身高和体重，就留一个吧。如此才能使回归结果少出现错误和偏倚
非常感谢，讲解的很详细！
还想再问您一个问题，我分析的数据，P值小于0.05，各个变量的回归系数也显著，且DW统计量=2，VIF=1这两个都符合要求，但是在这种情况下，调整R^2（调整R方）只有0.002，怎么办啊？好舍不得放弃这个结果啊
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蓝色和白色 编辑于
1.多元线性回归因变量除了可以是连续型变量，还可以是二分类，多分类变量吗？-------如果是二分类变量，那就改用LOGISTIC回归好了。多元回归一般就“刻意地分工”去解决连续型的因变量的事儿。
连续型变量要求正态性吗？------一般都希望是正态的。但是这个正态并不是单看应变量，而是应变量和每个自变量的关联后的转型变量。例如预测有线性时的Y/Xi。这个问题若认真起来就讲得太多，所以一般就不强调。
2.多元线性回归的自变量可以是分类变量吗？-------可以。
3.做多元线性回归时候，由于每个自变量的单位可能不一样，需要将各个自变量量化到统一的单位上来吗？如果需要，用什么办法？-------可以不一样。一般不需要统一。加权回归又当别论
------需要提示你更需关注的问题：自变量之间的共线性要给以预估。最好从专业的层面，先剔除那些可能有共线的变量。例如身高和体重，就留一个吧。如此才能使回归结果少出现错误和偏倚
希望得到您的回复，谢谢
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多元线性回归的Y可以是连续性的，二分类，多分类。联系函数视Y的分布不同而不同。关于自变量X如何要求？如Y是连续性的，是否要求符合正态？如何筛选自变量？逐步回归构建多元方程在危险因素研究上有什么不妥？这些问题我在这本书上有详细讨论：流行病学数据分析与EmpowerStats软件实现 （陈常中主编）
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changzhong
多元线性回归的Y可以是连续性的，二分类，多分类。联系函数视Y的分布不同而不同。关于自变量X如何要求？如Y是连续性的，是否要求符合正态？如何筛选自变量？逐步回归构建多元方程在危险因素研究上有什么不妥？这些问题我在这本书上有详细讨论：流行病学数据分析与EmpowerStats软件实现 （陈常中主编）
陈老师，谢谢您的推荐，我买了这本书，我很期待里面的内容！想请教一下，您有关于中介分析的文献的一些总结吗？谢谢！
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请问楼主最后R平方这么小的情况下是如何解决的？急求
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huangjing-wen 请问楼主最后R平方这么小的情况下是如何解决的？急求我后来没有做这个课题了，所以没有深入去了解如何处理。在优酷上搜索陈老师SPSS，里面线性回归提过R2的问题，但没有深入细讲。祝好运
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关于丁香园怎样对多元线性回归模型进行，为什么要利用F统计量多多元线性模型进行分析
全部答案（共1个回答）
现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。　　设变量Y与变量X1，X2，…，Xm存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为Yj,Xj1,Xj2,…Xjm?(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为：　　可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值...
　　多元线性回归模型表示一种相关信息现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。　　设变量Y与变量X1，X2，…，Xm存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为Yj,Xj1,Xj2,…Xjm?(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为：　　可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。　　计算了多元线性回归方程之后，为了将它用于解决实际预测问题，还必须进行数学检验。多元线性回归分析的数学检验，包括回归方程和回归系数的显著性检验。　　回归方程的显著性检验，采用统计量：　　式中： ，为回归平方和，其自由度为m； ，为剩余平方和，其自由度为(n－m－1)。　　利用上式计算出F值后，再利用F分布表进行检验。给定显著性水平α，在F分布表中查出自由度为m和(n－m－1)的值Fα，如果F≥Fα，则说明Y与X1，X2，…，Xm的线性相关密切；反之，则说明两者线性关系不密切。　　回归系数的显著性检验，采用统计量：　　式中，Cii为相关矩阵C＝A-1的对角线上的元素。　　对于给定的置信水平α，查F分布表得Fα(n－m－1)，若计算值Fi≥Fα，则拒绝原假设，即认为Xi是重要变量，反之，则认为Xi变量可以剔除。　　多元线性回归模型的精度，可以利用剩余标准差　　来衡量。S越小，则用回归方程预测Y越精确；反之亦然。
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