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简述多元线性回归分析的步骤是什么

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  • 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

    1、普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)

    普通最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找最佳函数。

    多元线性回归

    通过矩阵运算求解系数矩阵

    2、广义最小二乘法(Generalized Least Square)

    广义最小二乘法是普通最小二乘法的拓展,它允许在误差项存在异方差或自相关,或二者皆有时获得有效的系数估计值。

    多元线性回归

    其中,Ω是残差项的协方差矩阵。

    2023-10-23 14:19:15
  • 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

    2023-10-23 14:19:15
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