怎样stata多元线性回归

local temp="y x1 x2 x3"

tempname crossYX crossX crossY b

quietly matrix accum `crossYX' = `temp'

matrix `crossX' = `crossYX'[2,2]

matrix `crossY' = `crossYX'[2,1]

matrix `b' = syminv(`crossX') `crossY'

matrix list `b'

1。多元线性回归模型

421

其中，X1，X2， XM m个独立变量（即影响因素）;β0，β1，β2，螺旋角βmm +1个整体回归参数（也称为回归系数）;ε是随机误差。

当研究人员通过实验（X1，X2，，Xm的，Y）n组样本值？使用最小二乘法可以得到-421总体估计回归参数B0，B1，B2 ， BM，所以，多元线性回归模型的多元线性回归方程422到421。

（422）

2。任务回归分析

多元回归分析，任务是用数理统计方法来估计值？和标准错误的回归参数422回归参数的假设检验，回归方程的每一个回归变量（自变量）来评估的作用大小，回归方程来预测因变量，得到的独立变量的控制。

3。标准化回归系数及其意义

回归系数的信息提供双向和标准错误，可以直接使用（422）的检查;但是，为了是不太方便的回归系数，因为各bi的值由每个变量的单位。为便于比较，它是必要获得标准化回归系数，消除差异带来的仅由不同的单位。

集：与一般回归系数对应的标准化回归系数BI BI，

（423）

（423）SXI，SY，因为穷人的标准变量Xi和Y

值得注意的是：一般认为，标准化回归系数对应的自变量对因变量的绝对值较大的是更大的。但是，当自变量的相互关系，回归系数由其他独立变量在模型中，如果发生这种情况，必须采取谨慎的态度标准化回归系数的解释。当然，正确的方法是通过回归诊断（回归）的诊断，了解什么是严重的多重共线性（Multicoll inearity）之间的独立变量，因此，这是变量的四舍五入，所以保留下来之间的独立变量是独立的，彼此尽可能多。在这种情况下，使用标准化的回归系数，来解释，这是比较合适的。

4。的独立变量是定性变量的数目的方法

提供了质的变量的第k级（如ABO血型系统有四个级别），并且如果，分别为1,2，，K代表的k-日电平值，是不合理的。这意味着承认每个级别之间的时间间隔是相等的，其实质是认为这个因素对因变量的每个水平几乎相同的效果。

更合适的方法是引入一个K-1个虚拟变量（虚拟变量），每个虚拟变量的值是0或1。现在的ABO血型系统，例如，一个虚拟的变量。

当一个人的血型A，使X1 = 1，X2 = X3 = 0;当B型血的人，所以，X2 = 1，X1 = X3 = 0;当有人AB型血订购X3 = 1，X1 = X2 = 0;当O型血的人，所以X1 = X2 = X3 = 0。

因此，当其他自变量取特定值时，X1的回归系数b1的测量E（Y / A型血）-E（Y / O型血）的效果; X2回归系数b2 E提案（ Y / B型血）-E（Y / O型血）的影响;的X3回归系数B3量度标准E（Y / AB型血）-E（Y / O型血）的效果。 O型血的区别的B1，B2，B3更加客观地反映A，B，AB型血的区别。

[帮助] E（Y / ）条件下的预期值的变量Y（即理论上的平均值）确定的“”代表。

5。变量筛选

研究人员选取的所有参数的专业知识和经验的基础上对因变量的影响是不是一个显着的的筛选变量回归分析，这个问题不能被避免。然而，在本章第3节的筛选变量的方法很多，其中率先推出的最常见的一种变量筛选法──逐步滤波方法。

从无到有，模型变量的值（选定的变量进入方程显着水平）根据的F统计SLENTRY的变量，以确定是否选定的模型选入变量时，根据的F统计SLSTAY的值（剔除掉方程显著水准中的变量）除去各种重要的变量和等等。因此，除非有可以选择任何变量，变量不能被删除或只是从选定的变量的变量，停了一步一步的筛选过程。 SAS软件运方法，关键语句：

MODEL Y = A系列的独立变量/选择= STEPWISE SLE = P1 SLS = P2;

特定的应用程序，P1，P2之间的一个值0和1。

问题一：如何建立多元回归模型 用eviews做回归分析的过程如下：

首先下载eviews安装包，不用解压，首先点击一个reg文件，即成功注册；

然后点击一个exe执行文件，即可以打开软件；

然后，开始进行数据分析，首先建立一个时间序列文件，输入开始与截止时间；

第二步，输入命令建立序列，data y c x，中间需要有间隔，按enter返回；

第三步，导入数据；

第四步，输入命令ls y x，得出结果；

对数据进行分析，观察因变量与自变量的关系。

回归分析(regression ysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

问题二：如何用spss建立多元回归模型 纳入多个变量即可

问题三：如何用spss建立多元回归模型 跟一元回归差不多，都在“回归”里面，你只是选择的时候把多个自变量都选到”自变量“那个格子里就行了

问题四：利用怎么matlab软件建立多元回归数学模型 如何利用matlab软件建立多元回归数学模型的方法有：

1、多元回归数学模型是线性的，可以用regress（）函数求得。例如

f(x1,x2,x3)=a1+a2x1+a3x2+a4x3 %多元线性回归函数

求解方法：

x1=[。。。];x2=[。。。];x3=[。。。];

X=[ones(n,1) x1 x2 x3];

y=[。。。];

a = regress(y,X); %ai为多元线性回归函数的拟合系数

2、多元回归数学模型是非线性的，可以用lsqcurvefit（）或nlinfit（）函数求得。例如

f(x1,x2,x3)=a1+a2exp（x1）+a3exp（x2）+a4exp（x3） %多元非线性回归函数

求解方法：

x1=[。。。];x2=[。。。];x3=[。。。];y=[。。。];

x=[x1 x2 x3];

func=@(a,x)a(1)+a(2)exp（x:1）+a(3)exp（x:2）+a(4)exp（x:3）;%自定义函数

x0=[1 1 1]; %初值(根据问题来定)

a=lsqcurvefit(func,x0,x,y) %ai为多元非线性回归函数的拟合系数

或 a= nlinfit(x,y,func,x0)

问题五：一元线性回归模型建立的步骤是怎样的 一个自变量 一个因变量 如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点 直接使用的。 至于判断线性方程 拟合的好坏，看R方和调整的R方就可以了，R方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面 R方为0618，调整的R方为0570，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定 Anova(b)这个表格是检验 回归方程是否显著的，sig的值=0007 小于005，说明回归模型有意义，可以使用。 下面一个标准化回归系数 和非标准化回归系数 则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小

问题六：怎样用eviews做多元线性回归模型的软件实现？需要详细 *** 作步骤 50分 1、建立workfile2、建立序列对象,将你的数据输入或者导入，比如序列分别为 y x1 x2 x3

3、在命令窗口中输入ls y c x1 x2 x3 回车，得到结果。

第一步是基础，它的含义其实是建立一个容纳eviews对象的“容器”,第二步是建立数据对象，实际上可以看错是定义变量，第三步是分析结果。

问题七：多元线性回归分析的优缺点

）attach(byu)

lm(salary

~

age+exper)

lm(salary~,byu)

#利用全部自变量做线性回归

lm()只能得出回归系数，要想得到更为详尽的回归信息，应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”（fitted

model）

result<-lm(salary~age+

exper

+

ageexper,

data=byu)

summary(result)

myresid<-result$resid

#获得残差

vcov(result)

＃针对于拟合后的模型计算方差－协方差矩阵

shapirotest(b)

#做残差的正太性检验

qqnorm(bres);qqline(bres)

#做残差

当所研究的问题涉及较多的自变量时，我们很难想象事先选定的全部自变量对因变量的影响都有显著性意义；也不敢保证全部自变量之间是相互独立的。换句话说，在建立多元线性回归方程时，需要根据各自变量对因变量的贡献大小进行变量筛选，剔除那些贡献小和与其他自变量有密切关系的自变量、发现那些对回归方程有很坏影响的观测点（这些都是回归诊断的重要内容，参见本章第4节），从而求出精练的、稳定的回归方程。

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