一：多元线性回归模型的介绍
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。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响。
二：多元线性回归分析的优缺点
三：多元线性回归模型的基本假设有哪些
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.它的非随机表达式为 E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki βj也被称为偏回归系数（partial regression coefficient)一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化,在现实问题研究中,因变量的变化往往受几个重要因素的影响,此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化,这就是多元回归亦称多重回归.当多个自变量与因变量之间是线性关系时,所进行的回归分析就是多元性回归. 设y为因变量X1,X2…Xk为自变量,并且自变量与因变量之间为线性关系时,则多元线性回归模型为： Y=b0+b1x1+…+bkxk+e 其中,b0为常数项X1,X2…Xk为回归系数,b1为X1,X2…Xk固定时,x1每增加一个单位对y的效应,即x1对y的偏回归系数；同理b2为X1,X2…Xk固定时,x2每增加一个单位对y的效应,即,x2对y的偏回归系数,等等.如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时,可用二元线性回归模型描述为： Y=b0+b1x1+…+bkxk+e 其中,b0为常数项,X1,X2…Xk为回归系数,b1为X1,X2…Xk固定时,x2每增加一个单位对y的效应,即x2对y的偏回归系数,等等.如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时,可用二元线性回归模型描述为： y = b0 + b1x1 + b2x2 + e 建立多元性回归模型时,为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果,应首先注意自变量的选择,其准则是： (1)自变量对因变量必须有显著的影响,并呈密切的线性相关； (2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的,而不是形式上的； (3)自变量之彰应具有一定的互斥性,即自变量之彰的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度； (4)自变量应具有完整的统计数据,其预测值容易确定.
四：多元线性回归模型的统计检验主要包括哪些
1.系数估计
2.统计检验，主要F检，T检验和可绝系数判断，主要分析解释变量对被解释变量的影响是否显著以及方程的总体拟合情况怎么样
3.计量经济学检验，异方差，序列相关和多重共线性，检验它们是否违背经典假设条件
4.对模型设定是否存在偏误进行检验
五：多元回归分析与logistic回归的分析的区别和联系
多元回归分析
用回归方程定量地刻画一个应变量与多个自变量间的线性依存关系,称为多元线性回归(multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression).
logistic回归的分析
logistic回归属于概率型回归,可用来分析某类事件发生的概率与自变量之间的关系.适用于应变量为分类值的资料,特别适用于应变量为二项分类的情形.模型中的自变量可以是定性离散值,也可以是计量观测值.
六：简述多元线性回归模型的基本假定及四个关系式拜托了各位 谢谢
有以下基本假定： 1. ，即随机误差项是一个平均值或期望值为零的随机变量。相应的矩阵表达形式是 2. ，即对于解释变量 的所有观测值，随机误差项的方差都是相同的。 3. ，即随机误差项彼此之间不相关。 假定2、假定3相应的矩阵表达形式是 称 为随机误差项向量 的方差—协方差矩阵。
七：什么是分层逐步多元回归分析？
分层逐步多元回归分析，是指分层回归，每一层都用逐步回归的方法。
分层回归的SPSS操作参考下面网址
jingyan.baidu.com/...3.html
逐步回归参考下面步骤：
八：spss 多元线性回归分析 帮忙分析一下下图，F、P、t、p和r方各代表什么？？谢谢~
先从最下面两行说起
F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。
R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。
t就是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著 仍然看后面的p值，若p值＜0.05，说明该自变量的影响显著
九：怎么用spss求多元线性回归模型的回归系数
之前回抚过类似问题，不重复答了，点一下链接看看吧
zhidao.baidu.com/question/407438903.html?oldq=1
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