一元線性回歸和多元線性回歸？單變量線性指解釋變量對解釋變量的影響。多元線性是指多個解釋變量對被解釋變量的影響。計算一元線性回歸方程的最小二乘法是整個回歸思想的核心。在多元線性回歸方程中，由于變量的增加

一元線性回歸和多元線性回歸？

單變量線性指解釋變量對解釋變量的影響。多元線性是指多個解釋變量對被解釋變量的影響。計算一元線性回歸方程的最小二乘法是整個回歸思想的核心。在多元線性回歸方程中，由于變量的增加，異方差現(xiàn)象最為普遍，有時階數(shù)會影響回歸方程，現(xiàn)在我們也可以用SPSS和Eviews軟件來計算這些變量。

多元線性回歸與一元線性回歸有何不同？

一元線性回歸意味著只有一個自變量要研究單變量對因變量的影響，如身高（x）對體重（y）的影響

多元線性回歸就是研究身高（x）與體重（y）之間的關系多個自變量對因變量的影響，例如，影響體重的因素不僅包括身高，還包括體重還有一些疾病等可能導致體重變化的因素

線性回歸的基礎有多遠？從最簡單的單向線性回歸出發(fā)，發(fā)現(xiàn)當一個自變量不足時，存在多元線性回歸。包含一元線性回歸參數(shù)的假設檢驗也可以推廣到多元線性回歸，然后會出現(xiàn)一元線性回歸不具備的問題，如多重共線性，即多個自變量之間存在線性關系。

因此，多元線性回歸是一元線性回歸的推廣

簡單線性回歸模型的基本假設：

①零均值假設；

②同方差假設；

③無自相關假設；

④隨機擾動項與解釋變量不相關；

⑤正態(tài)性假設。多元線性回歸模型的基本假設如下：1。零均值假設。同方差和無自相關假設。隨機干擾項與解釋變量不相關。無多重共線性假設。正態(tài)性假設