1樓：司澤南聿
多元線性迴歸模型與一元線性迴歸模型區別表現在如下幾個方面：一是解釋變數的個數不同；二是模型的經典假設不同，多元線性迴歸模型比一元線性迴歸模型多了個「解釋變數之間不存**性相關關係」的假定；三是多元線性迴歸模型的引數估計式的表達更為複雜。
多元線性迴歸模型，（multivariable linear regression model ）在實際經濟問題中，乙個變數往往受到多個變數的影響。例如，家庭消費支出，除了受家庭可支配收入的影響外，還受諸如家庭所有的財富、物價水平、金融機構存款利息扒氏等多種因素的影響。
多元線性迴歸模型的一般形式為yi=β0+β1x1i+β2x2i+…+kxki+μi i=1,2,…,n 其中 k為解釋變數的數目，βj（j=1,2,…,k)稱為迴歸係數（regression coefficient)。上式也被稱為總體迴歸函式的隨機表示式。它的非隨機表示式為 e(y∣x1i,x2i,…xki,)=0+β1x1i+β2x2i+…+kxki
一元線性迴歸是乙個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，在現實問題研究中，因變數的變化往往受幾個重要因素的影響，此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，知攔這就是多元迴歸亦稱多重回歸。當多個自變數與因變數之間是線性關係時，所進行的迴歸分析就是春猛散多元線性迴歸。
2樓：網友
多元迴歸模型和一元線性迴歸是兩種不同的迴歸分析方法，它們之間有以下區別：
1. 自變數數量：一元線性迴歸只涉及乙個自變數和乙個因變數之間的關係，而多元迴歸模型涉及多個自變數和乙個因變數之間的關係。
2. 模型形式：一悄旁李元線性迴歸模型的形式為y = 0 + 1x + 其中y是因變數，x是自變數，β0和β1是迴歸係數，ε是誤差項。
而多元迴歸模型的形式為y = 0 + 1x1 + 2x2 + nxn + 其中x1, x2, .xn是自變數。
3. 解釋力：多元迴歸模型相較於一元線性迴歸模型具有更高的解釋力，因為它可以同時考慮多個自變數對因變數的影響，並控制其他自變數的影響。
通過多元迴歸分析，可以更全面地瞭解各個自變啟態量對因變數的影響程度和方向。
4. 複雜度：多啟遲元迴歸模型相較於一元線性迴歸模型更為複雜，因為需要處理多個自變數之間的相關性和共線性問題，以及選擇合適的變數進入模型的問題。
在多元迴歸中，還需要進行變數選擇和模型診斷等步驟，以確保模型的準確性和可靠性。
總而言之，一元線性迴歸適用於只涉及乙個自變數和乙個因變數之間的簡單關係分析，而多元迴歸模型則適用於考慮多個自變數對因變數的綜合影響和控制其他變數的情況。
多元線性迴歸模型的基本假設有哪些
3樓：
摘要。親您好，很高興為您解答！多元線性迴歸模型的基本假設有仍然是針對隨機干擾項與針對解釋變數兩大類的假設。
針對隨機干擾項的假設有：零均值，同方差，無序列相關且服從正態分佈。針對解釋量的假設有；解釋變數應具有非隨機性，如果後隨機的，則不能與隨機干擾項相關；各解釋變數之間不存在(完全)線性相關關係。
親您好，很高興為您解答！多元線性迴歸模型的基本假設有仍然是針對隨機干擾項與針對解釋變數兩大類的假設。針對隨機幹塌賣擾項的假設有：
零均值，同方差，無序列相關且服從正態分佈。針對解釋量的假設有；解釋變數應具有非隨機性，如果後隨機的，則不能與隨機干擾項相關；各解團侍逗釋變數之談蠢間不存在(完全)線性相關關係。
拓展資料：簡單線性迴歸模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③無自相關假並陪定；④隨機擾動項與解釋變數不相關假定；⑤正態性假定。
多元線性迴歸模型的基本假定：1、零備運均值假定；②同方差和無自相關假定；③隨機擾動項與解釋變數不相關假定；④無多重共線性假定；⑤正態絕滾蠢性假定。
親計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術蠢銷，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的帶廳遊經濟變數關係的一門經濟學學伏禪科。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。
建立一元線性迴歸模型的條件是什麼
4樓：小樂學姐
建立一元線性迴歸模型的條件是確實存在顯著相關關係，確實存在直線相關關係，應根據最小平方法。
迴歸模型對統計關係進行定量描述的一種數學模型。如多元線性迴歸的數學模型可以表示為y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，p是p+1個待估計的引數；
i是相互獨立且服從同一正態分佈n(0,σ2)的隨機變數，y是隨機變數；x可以是隨機變數，也可以是非隨機變數，βi稱為迴歸係數，表徵自變數對因變數影響的程度。
5樓：匿名使用者
1,確實存在顯著相關關係；2，確實存在直線相關關係；3，應根據最小平方法。
多元迴歸分析和迴歸分析有什麼區別
方差分析與迴歸分析是有聯絡又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各變數對結果的影響程度的定性關係，從而剔除對結果影響較小的變數，提高試驗的效率和精度。而回歸分析是研究變數與結果的定量關係，得出相應的數學模式。在迴歸分析中，需要對各變數對結果影響進行方差分析，以剔除影響不大的變數，提高迴歸分析的有效...
計量經濟學一元線性迴歸模型的引數最小方差性的證明
不需要這樣去思考。你如果在矩陣代數的框架下去證明，就會很簡單。因為在矩陣語言中，不用區分常數項和斜率項。計量經濟學一元線性迴歸模型中的題目 se是standard error，即樣本統計量的標準差 t是t test，即t檢驗的引數 n是樣本量 1 因為t x se 根號n 所以可以根據已知數值計算 ...
用eviews進行一元線性迴歸，常數項t檢驗為負，迴歸還有意義沒
有意義的，因為常數項通過了5 水平下的顯著性檢驗。迴歸結果表明，模型擬合效果良好，可決係數r2 0.9635，表明gdp變化的96 可由 解釋。整體來看f檢驗值的伴隨概率遠小於顯著性水平0.05，說明方程總體線性關係顯著。對變數進行顯著性檢驗，觀察t統計量的伴隨概率也通過0.05的顯著性檢驗。估計結...