是一种统计分析方法,用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它通过建立一个数学模型来描述自变量与因变量之间的线性关系,并利用已知的数据进行参数估计和预测。
在计算多元回归模型中,自变量可以是连续变量或离散变量,而因变量通常是连续变量。通过多元回归分析,我们可以确定自变量对因变量的影响程度,并进行预测和解释。
优势:
- 能够同时考虑多个自变量对因变量的影响,更准确地描述变量之间的关系。
- 可以控制其他自变量的影响,从而更准确地评估某个自变量对因变量的影响。
- 可以进行预测和推断,帮助决策和制定策略。
应用场景:
- 经济学研究:用于分析经济变量之间的关系,如GDP与消费、投资、出口等因素之间的关系。
- 市场营销:用于分析市场营销活动对销售额的影响,如广告投入、促销活动等因素对销售额的影响。
- 医学研究:用于分析疾病发生与各种因素之间的关系,如年龄、性别、生活习惯等因素对疾病的影响。
- 社会科学研究:用于分析社会现象与各种因素之间的关系,如教育水平、收入、职业等因素对幸福感的影响。
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