什么是多元线性回归？

754 阅读 · 更新时间 2024年12月5日

多元线性回归（MLR），也简称为多元回归，是一种使用多个解释变量来预测响应变量结果的统计技术。多元线性回归的目标是建立解释变量和响应变量之间的线性关系模型。本质上，多元回归是最小二乘（OLS）回归的延伸，因为它涉及多个解释变量。

定义

多元线性回归（MLR），也简称为多元回归，是一种使用多个解释变量来预测响应变量结果的统计技术。多元线性回归的目标是建立解释变量和响应变量之间的线性关系模型。本质上，多元回归是最小二乘（OLS）回归的延伸，因为它涉及多个解释变量。

起源

多元线性回归的概念起源于 19 世纪末期，随着统计学的发展而逐渐成熟。最小二乘法由卡尔·弗里德里希·高斯在 1800 年代初期提出，而多元回归则是在此基础上扩展而来的，以应对更复杂的数据分析需求。

类别和特征

多元线性回归可以根据解释变量的数量和类型进行分类。常见的类型包括简单多元回归（所有解释变量都是连续的）和分类多元回归（包含分类变量）。其特征包括：1. 线性关系假设：假设响应变量与解释变量之间的关系是线性的。2. 多重共线性：当解释变量之间存在高度相关性时，可能会影响模型的稳定性。3. 残差正态性：假设残差服从正态分布。

案例研究

案例一：在房地产市场中，研究人员使用多元线性回归来预测房价，解释变量包括房屋面积、卧室数量和地理位置等。通过这种方法，研究人员能够更准确地估计房价，并为买卖双方提供参考。案例二：在金融市场中，分析师使用多元线性回归来预测股票价格，解释变量可能包括公司财务指标、市场趋势和经济指标等。通过这种分析，投资者可以更好地理解影响股票价格的因素。

常见问题

投资者在应用多元线性回归时可能遇到的问题包括：1. 多重共线性：当解释变量之间高度相关时，可能导致模型不稳定。解决方法包括去除相关性高的变量或使用正则化技术。2. 模型过拟合：当模型过于复杂时，可能会对训练数据拟合得过好而对新数据表现不佳。可以通过交叉验证和简化模型来解决。

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