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1、多重线性回归与相关多因素分析的优点：（1）资料易收集；（2）可同时研究多个因素；（3）既可考察各因素的独立作用，又可研究因素间的交互作用；第一节多重线性回归的概念多重线性回归是研究一个应变量与多个自变量之间线性依存关系的统计方法，是一元直线回归分析的推广。式中b0是常数项，bi（i＝1，2，…，m）称为偏回归系数。b0是常数项，是各自变量都等于0时，应变量的估计值。有时，人们称它为本底值。b1，b2，…，bp是偏回归系数(pertialregressioncoefficient)，其统计学意义是在其它所有自变量不变的情况下，某一自变量每变化一个单位，应变量平均变化的单
2、位数。与直线回归一样，建立多重回归方程常用最小二乘法(leastsquaremethod)原理求bi（i＝1，2，…，m），再求b0，即求出使估计值与观测值y之间差异的平方和达到最小的一组解作为bi的估计值。多重线性回归模型的前提条件1.线性（linear）2.独立（independent）3.正态（normal）4.等方差性（equalvariance）例1同样身高的20名健康男子的收缩压（kPa）、年龄（岁）和体重之间的多元线性回归方程。编号收缩压年龄体重yx1x2115.605076.0218.802091.5316.532085.5416.803082.551
3、5.603079.0616.675080.5716.406079.0816.675079.0917.604085.01016.405076.5表120名健康男子的收缩压、年龄和体重测定值n＝20,X1=44.05,X2=82.80,Y=17.82∑Y=356.35,∑X1=881,∑X2=1656.0,∑X12=41467,∑X22=137953.5,∑Y2=6408.2049,∑X1Y=15788.50，∑X2Y=29653.27，∑X1X2=72669.5由样本计算得到得偏回归系数bi是总体偏回归系数βi的估计值，即使总体偏回归系数等于0，但由于抽样误差，仍可使样
4、本偏回归系数bi不等于0，因此仍要作假设检验，以判断其是否有统计学意义。假设检验包括方程的假设检验和每个偏回归系数的假设检验。（一）多元回归方程的假设检验1.建立假设和确定检验水准：H0：β1=β2=β3…=βm＝0H1：β1、β2、β3、…、βm不全为0α=0.05假设检验ν总=n-1ν回归=mν剩余=n-m-1SS误差=SS总-SS回归ν总=20-1＝19ν回归=2ν剩余=20-2-1＝17SS误差=SS总-SS回归＝25.2829n＝20,X1=44.05,X2=82.80,Y=17.82∑Y=356.35,∑X1=881,∑X2=1656.0,∑X12=414
5、67,∑X22=137953.5,∑Y2=6408.2049,∑X1Y=15788.50，∑X2Y=29653.27，∑X1X2=72669.5查F界值表得：F0.05（2，17）＝3.59，F＞F0.05（2，17），P＜0.05，因此在α=0.05水平上，拒绝H0，可以认为收缩压与年龄和体重之间有回归关系，所建立的回归方程有意义。（二）回归系数的假设检验1.建立假设和确定检验水准：H0：βi=0H1：βi≠0α=0.052.计算统计量t查t界值表得：t0.05（17）＝2.110，t1＞t0.05（17），P＜0.05，因此在α=0.05水平上，拒绝H0，可以认为
6、收缩压与年龄之间有线性回归关系。查t界值表得：t0.05（17）＝2.110，t2＞t0.05（17），P＜0.05，因此在α=0.05水平上，拒绝H0，可以认为收缩压与体重之间有线性回归关系。因为m个自变量都具有各自的计量单位以及不同的变异度，所以不能直接用偏回归系数的数值大小来反映方程中各个自变量对应变量Y的贡献大小。为此，可计算标准化回归系数。标准化回归系数复相关系数R2称为决定系数，可定量评价y的总变异能被自变量解释的比重。偏相关系数扣除其他变量的影响后，变量y与x的相关，称为y与x的偏相关系数。如：r12.3在一个有统计学意义的方程中，可能某些自变量对应变量
7、影响较大，而另一些影响很弱甚至完全没有意义。为使回归方程中仅包含有意义的自变量，有必要对偏回归系数作检验和进行自变量筛选。自变量筛选的常用方法1.所有可能自变量子集选择；2.向前选择法；3.向后剔除法；4.逐步选择法自变量筛选的原则：残差均方缩小或调整决定系数（Ra2）增大。多重线性回归的注意事项：1.自变量必须是相互独立的；2.自变量的联合作用；3.样本含量；4.正确看待选入和未选入的自变量。多重共线性问题及对策：多重共线性指的是自变量间存在着近似的线性关系，即某个自变量可以近似地用其他自变量的线性函数来描述。对策：1.增大样本量；2.采用多种自变
