1. 簡述多元線性回歸分析的步驟是什麼
在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變數，就稱為多元回歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯系的，由多個自變數的最優組合共同來預測或估計因變數，比只用一個自變數進行預測或估計更有效，更符合實際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實用意義更大。
1、普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)
普通最小二乘法通過最小化誤差的平方和尋找最佳函數。
多元線性回歸
其中，Ω是殘差項的協方差矩陣。
2. 多元線性回歸分析的優缺點
一、多元線性回歸分析的優點：
1、在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變數，就稱為多元回歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯系的，由多個自變數的最優組合共同來預測或估計因變數，比只用一個自變數進行預測或估計更有效，更符合實際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實用意義更大。
2、在多元線性回歸分析是多元回歸分析中最基礎、最簡單的一種。
3、運用回歸模型，只要採用的模型和數據相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果。
二、多元線性回歸分析的缺點
有時候在回歸分析中，選用何種因子和該因子採用何種表達 式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些 情況下受到限制。
多元線性回歸的基本原理和基本計算過程與一元線性回歸相同，但由於自變數個數多，計算相當麻煩，一般在實際中應用時都要藉助統計軟體。這里只介紹多元線性回歸的一些基本問題。
(2)多元線性回歸對股票進行分析擴展閱讀
社會經濟現象的變化往往受到多個因素的影響，因此，一般要進行多元回歸分析，我們把包括兩個或兩個以上自變數的回歸稱為多元線性回歸 。
多元線性回歸與一元線性回歸類似，可以用最小二乘法估計模型參數，也需對模型及模型參數進行統計檢驗 。
選擇合適的自變數是正確進行多元回歸預測的前提之一，多元回歸模型自變數的選擇可以利用變數之間的相關矩陣來解決。
Matlab、spss、SAS等軟體都是進行多元線性回歸的常用軟體。
3. 什麼是多元線性回歸預測
在市場的經濟活動中， 經常會遇到某一市場現象的發展和變化取決於幾個影響因素的情況， 也就是一個因變數和幾個自變數有依存關系的情況。 而且有時幾個影響因素主次難以區分，或者有的因素雖屬次要， 但也不能略去其作用。例如， 某一商品的銷售量既與人口的增長變化有關， 也與商品價格變化有關。這時採用 一元回歸分析預測法 進行預測是難 以奏效的，需要採用多元回歸分析預測法。
4. 利用R進行多元線性回歸分析
利用R進行多元線性回歸分析
對於一個因變數y，n個自變數x1,...,xn，要如何判斷y與這n個自變數之間是否存在線性關系呢？
肯定是要利用他們的數據集，假設數據集中有m個樣本，那麼，每個樣本都分別對應著一個因變數和一個n維的自變數；
m個樣本，就對應著一個m維的列向量Y，一個m×n維的矩陣X
Y是X的每一列X1,...,Xn的函數
那麼，Y與X1,...,Xn之間到底是什麼關系呢？是滿足Y=a1*X1+...+an*Xn這樣的線性關系還是Y=f(X1,...,Xn)這樣的非線性關系呢？
為了解決這個問題，可以首先利用多元線性回歸
5. 如何對數據進行多元線性回歸分析
對數據進行多元線性回歸分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的數據分析模塊，也可以用Matlab的用regress（）函數擬合。你可以把數據發到我的企鵝郵箱，郵箱名為網路名。
6. 多元線性回歸分析要解決的主要問題是什麼
優點：
1、回歸分析法在分析多因素模型時，更加簡單和方便；
2、運用回歸模型，只要採用的模型和數據相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果，但在圖和表的形式中，數據之間關系的解釋往往因人而異，不同分析者畫出的擬合曲線很可能也是不一樣的；
3、回歸分析可以准確地計量各個因素之間的相關程度與回歸擬合程度的高低，提高預測方程式的效果；在回歸分析法時，由於實際一個變數僅受單個因素的影響的情況極少，要注意模式的適合范圍，所以一元回歸分析法適用確實存在一個對因變數影響作用明顯高於其他因素的變數是使用。多元回歸分析法比較適用於實際經濟問題，受多因素綜合影響時使用。
缺點：
有時候在回歸分析中，選用何種因子和該因子採用何種表達 式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些 情況下受到限制。
7. 多元線性回歸分析
用MINITAB來分析
如果是用EXCEL的話,用"工具欄"里的"數據分析"中,選定"回歸",再選定數據做分析就可以了.
8. 用SPSS進行多元線性回歸分析的優缺點是什麼
1、輸入什麼自變數，回歸模型中就有什麼自變數；
2、輸入什麼自變數，它們只是「候選」性質的，軟體在分析過程中會根據這些自變數在回歸模型中系數的顯著性情況，自動決定到底是保留還是剔除個別變數。結果是，如果輸入的所有變數的系數都顯著，則全部都保留，跟進入法得到的自變數數目一致；如果輸入的某些變數系數不顯著，最終回歸模型可能會不再包括該變數。
3、後面四種方法對變數納入的程序和標准略有不同，並且可以設置，有興趣可以找介紹SPSS使用的書相應內容來看。