一、多元线性回归分析的优点：
1、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 。
2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种 。
3、运用回归模型 ， 只要采用的模型和数据相同 ， 通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果 。
二、多元线性回归分析的缺点
有时候在回归分析中 ， 选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测 ， 这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性 ， 使得回归分析在某些 情况下受到限制 。
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同 ， 但由于自变量个数多 ， 计算相当麻烦 ， 一般在实际中应用时都要借助统计软件 。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题 。
扩展资料
社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响 ， 因此 ， 一般要进行多元回归分析 ， 我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归。
多元线性回归与一元线性回归类似 ， 可以用最小二乘法估计模型参数 ， 也需对模型及模型参数进行统计检验。
选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一 ， 多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决 。
Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件 。
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