以下为《多元线性回归分析实例及教程》的无排版文字预览，完整格式请下载

下载前请仔细阅读文字预览以及下方图片预览。图片预览是什么样的，下载的文档就是什么样的。

多元线性回归分析预测法概述

　　在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。

　　多元回归分析预测法，是指通过对两上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。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。

[编辑]

多元线性回归的计算模型[1]

　　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，/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：

　　/

　　其中，b0为常数项，/为回归系数，b1为/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/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：

　　/

　　其中，b0为常数项，/为回归系数，b1为/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。

　　多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和(/)为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。以二线性回归模型为例，求解回归参数的标准方程组为

　　/

　　解此方程可求得b0,b1,b2的数值。亦可用下列矩阵法求得

　　/

　　即

　　/

[编辑]

多元线性回归模型的检验[1]

　　多元性回归模型与一元线性回归模型一样，在得到参数的最小二乘法的估计值之后，也需要进行必要的检验与评价，以决定模型是否可以应用。

　　1、拟合程度的测定。

　　与一元线性回归中可决系数r2相对应，多元线性回归中也有多重可决系数r2，它是在因变量的总变化中，由回归方程解释的变动(回归平方和)所占的比重，R2越大，回归方各对样本数据点拟合的程度越强，所有自变量与因变量的关系越密切。计算公式为：

　　/

　　/

　　其中，

　　/

　　/

　　2.估计标准误差

　　估计标准误差，即因变量y的实际值与回归方程求出的估计值/之间的标准误差，估计标准误差越小，回归方程拟合程度越程。

　　/

　　/

　　其中，k为多元线性回归方程中的自变量的个数。

　　3.回归方程的显著性检验

　　回归方程的显著性检验，即检验整个回归方程的显 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 —国民收入

　　x2——工农业总产值

　　x3——基建投资额

　　x4——原煤产量

　　x5——钢铁、化肥、水泥、粮食总产量

　　x6——国民总产值

　　x7——社会商品零售总额

　　x8——相邻地、市工农业总产值的平均值

　　Y = a0 + a4x4 + a6x6 + a7x7　　(1)

　　其中:R2=0.9875　　F=206.33　　S·E=1673.24

　　t4=-2.8321　　t6=3.1407　　t7=2.7431

　　Y = b0 + b2x2 + b4x4　　(2)

　　其中:R2=0.9764　　F=164.59　　S·E=1044.27

[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

以上为《多元线性回归分析实例及教程》的无排版文字预览，完整格式请下载

下载前请仔细阅读上面文字预览以及下方图片预览。图片预览是什么样的，下载的文档就是什么样的。