1樓：張
一、答案：這個說法是錯誤的。
二、分析及拓展：
線性迴歸是一個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，在現實問題研究中，因變數的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，這就是多元迴歸亦稱多重回歸。當多個自變數與因變數之間是線性關係時，所進行的迴歸分析就是多元性迴歸。
建立多元線性迴歸模型時，為了保證迴歸模型具有優良的解釋能力和**效果，應首先注意自變數的選擇，其準則是：
(1)自變數對因變數必須有顯著的影響，並呈密切的線性相關；
(2)自變數與因變數之間的線性相關必須是真實的，而不是形式上的；
(3)自變數之間應具有一定的互斥性，即自變數之間的相關程度不應高於自變數與因變數之因的相關程度；
(4)自變數應具有完整的統計資料，其**值容易確定。
2樓：匿名使用者
對單變數函式，該模型為：y = ax + b對多變數函式，該模型為：y = a1x1 + a2x2 + ......+ anxn
即因變數y 與 自變數x 之間成線性關係。
你的結論是正確的！
簡單線性迴歸模型的每一構成項各有什麼含義
3樓：江淮一楠
一元線性迴歸是一個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，在
現實問題研究中，因變數的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，這就是多元迴歸亦稱多重回歸。當多個自變數與因變數之間是線性關係時，所進行的迴歸分析就是多元性迴歸。 設y為因變數x1,x2…xk為自變數，並且自變數與因變數之間為線性關係時，則多元線性迴歸模型為:
y=b0+b1x1+…+bkxk+e
其中，b0為常數項，b1,b2…bk為迴歸係數，b1為x1,x2…xk固定時，x1每增加一個單位對y的效應，即x1對y的偏回歸係數;同理b2為x1,x2…xk固定時，x2每增加一個單位對y的效應，即，x2對y的偏回歸係數，等等。如果兩個自變數x1,x2同一個因變數y呈線相關時，可用二元線性迴歸模型描述為:
y=b0 +b1x1 +b2x2 +e
建立多元性迴歸模型時，為了保證迴歸模型具有優良的解釋能力和**效果，應首先注意自變數的選擇，其準則是:
(1)自變數對因變數必須有顯著的影響，並呈密切的線性相關;
(2)自變數與因變數之間的線性相關必須是真實的，而不是形式上的;
(3)自變數之彰應具有一定的互斥性，即自變數之間的相關程度不應高於自變數與因變數之因的相關程度;
(4)自變數應具有完整的統計資料，其**值容易確定。
多元性迴歸模型的引數估計，同一元線性迴歸方程一樣，也是在要求誤差平方和(σe)為最小的前提下，用最小二乘法求解引數。以二線性迴歸模型為例，求解迴歸引數的標準方程組為
解此方程可求得b0,b1,b2的數值。
以一元迴歸模型為例，寫出線性模型，雙對數模型以及兩個半對數模型，並對解釋變數的係數的經濟意義加以解 10
4樓：匿名使用者
1、一元線性迴歸：y=a+b*x+u，x每增加1個單位，y平均增加b個單位；
2、雙對數模型：lny=a+b*lnx+u，x每增加1%，y平均增加b%；
3、半對數模型：y=a+b*lnx+u，x每增加1%，y平均增加b個單位；
4、半對數模型：lny=a+b*x+u，x每增加1個單位，y平均增加b%。
eviews多元線性迴歸模型，異方差怎麼修正，需要具體evi
手把手教你寫 eviews軟體操作多元線性迴歸模型 模型如果檢驗出存在異方差性，可用加權最小二乘法 weighted least squares,wls 進行估計版。如下圖，權 可以有權多種選擇，通常可以用1 ei eviews 也有懷特一致協方差矩陣估計量 whiteheteroskedastic...
多元線性迴歸模型，有資料，用stata分析，求操作 急
不客觀，你可以把別的文獻這樣做的證明拿給我看下。相關性 correlation 大於80 是不能做迴歸的，必須刪除相關性較高的其中一個，直到correlation下降到80 以下。可能你最終只能有8 9個自變數。紅色圈裡的部分代表的是截距，就是模型裡面的 0 可以的，data給我看看 我替別人做這類...
如何用SPSS對多元線性迴歸模型的「同方差」及「零條件均值
f是對迴歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷f檢驗是否顯著的標準，你的p說明迴歸模型顯著。r方和調整的r方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的r方更準確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為27.8 t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著 仍然看後面的p值，若p值 0.05，說明...