统计学多元回归方程，求助

多元回归方程

多元回归方程：y=a+bx a称为截距 b为回归直线的斜率。

多元回归

研究一个因变量、与两个或两个以上自变量的回归。亦称为多元线性回归，是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。

建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法。在处理测量数据时，经常要研究变量与变量之间的关系。变量之间的关系一般分为两种。一种是完全确定关系，即函数关系；一种是相关关系，即变量之间既存在着密切联系，但又不能由一个或多个变量的值求出另一个变量的值。

例如，学生对于高等数学、概率与统计、普通物理的学习，会对统计物理的学习产生影响，它们虽然存在着密切的关系，但很难从前几门功课的学习成绩来精确地求出统计物理的学习成绩。

但是，对于彼此联系比较紧密的变量，人们总希望建立一定的公式，以便变量之间互相推测。回归分析的任务就是用数学表达式来描述相关变量之间的关系。一般来说，多元回归过程能同时提供多个备选的函数关系式，并提供每个关系式对实验数据的理解能力，研究者可以结合自己的理论预期，据此作出选择。

多元线性回归拟合方程怎么写spss常量p大于0.05

1、多元线性回归拟合方程写spss常量p大于0.05需将x1与y建立一个线性回归模型。
2、逐渐的加入x2，x3，x4，x5进行二元线性回归，三元线性回归等。
3、一旦有一个变量，如x3的P值>0.05也就说明这个变量对模型的建立有统计学意义。

简述多元线性回归分析的步骤是什么？

在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

1、普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)

普通最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找最佳函数。

多元线性回归

通过矩阵运算求解系数矩阵

2、广义最小二乘法(Generalized Least Square)

广义最小二乘法是普通最小二乘法的拓展，它允许在误差项存在异方差或自相关，或二者皆有时获得有效的系数估计值。

多元线性回归

其中，Ω是残差项的协方差矩阵。

怎样用SPSS进行多元线性回归。我想知道很详细的操作步骤。恳请各位高手帮忙。

第一节 Linear过程 8.1.1 主要功能 调用此过程可完成二元或多元的线性回归分析。在多元线性回归分析中，用户还可根据需要，选用不同筛选自变量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。 返回目录 返回全书目录 8.1.2 实例操作 〔例8.1〕某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和体表面积（cm2）资料如下。试用多元回归方法确定以身高、体重为自变量，体表面积为应变量的回归方程。 儿童编号 体表面积（Y） 身高（X1） 体重（X2） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5.382 5.299 5.358 5.292 5.602 6.014 5.830 6.102 6.

多元线性回归方程参数怎么求

方法同二元线性回归方程. 令Z=∑(Y-Yi)^2=∑(a-bX1i+cX2i-Yi)^2, 求以下三元一次方程组的解即得a,b,c: Z'a=2∑(a-bX1i+cX2i-Yi)=0 Z'b=-2∑X1i(a-bX1i+cX2i-Yi)=0 Z'c=2∑X2i(a-bX1i+cX2i-Yi)=0