目录一览：

• 1、多元线性回归模型的产生背景
• 2、多元线性回归和多重线性回归的区别及联系
• 3、多元线性回归公式
• 4、多元线性回归分析模型

多元线性回归模型的产生背景

多元线性回归模型表示一种地理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。

多元线性回归模型，（multivariable linear regression model ）在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。

多元线性回归的前提条件总结起来可用四个词来描述：线性、独立、正态、齐性。自变量与因变量之间存在线性关系 这可以通过绘制”散点图矩阵”进行考察因变量随各自变量值的变化情况。

线性回归模型是用一条曲线拟合一个或多个自变量x与因变量y之间的关系。若曲线是一条直线，则为一元线性回归；若是超平面，则是多元线性回归；否则是非线性回归，常见的非线性回归包括多项式回归、逻辑回归。

在只有一个解释变量的特殊情况下，线性回归也称为简单线性回归（simple linear regression）当然，我们可以将线性回归模型扩展为多个解释变量。此时，即为所谓的多元线性回归（multiple linear regression）。

线性回归是在金融数据分析中很基础的机器学习算法，本文将通俗易懂的介绍线性回归的基本概念，优缺点和逻辑回归的比较。

多元线性回归和多重线性回归的区别及联系

因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

多重线性回归流行病与卫生统计学系内容多重线性回归回归分析中自变量的选择多因素线性回归的应用及注意事项复习线性回归分析是研究一个变量和另外一些变量间线性关系的统计分析方法。

多重线性回归和logistic回归区别如下：线性回归、logistic回归和Cox回归三种模型适用于不同的数据类型，所谓数据类型特指这些模型的因变量数据类型。

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

简单线性回归和多元线性回归之间的区别在于，多元线性回归具有( 1)个独立变量，而简单线性回归只有1个独立变量。现在的问题是“我们如何获得最佳拟合线？”。 如何获得最佳拟合线(a和b的值)？ 这项任务可以通过最小二乘法轻松完成。

多元线性回归公式

1、多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1，2，…，n其中 k为解释变量的数目，βj（j=1，2，…，k)称为回归系数（regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。

2、多元回归方程：y=a+bx a称为截距 b为回归直线的斜率。多元回归 研究一个因变量、与两个或两个以上自变量的回归。亦称为多元线性回归，是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。

3、多元线性回归 是 简单线性回归 的扩展，用于基于多个不同的预测变量（x）预测结果变量（y）。

多元线性回归分析模型

多元线性回归模型表示一种地理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。

多元线性回归预测模型一般公式为： 多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量（n=2）的二元线性回归模型，其一般形式为：下面以二元线性回归分析预测法为例，说明多元线性回归分析预测法的应用。

多元线性回归分析模型中估计系数的方法是：多元线性回归分析预测法多元线性回归分析预测法：是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。