多元回归公式|多元回归方程的计算

什么是多元回归公式？

多元回归公式用于分析因变量与多个自变量之间的关系，公式由等式Y表示，等于Y加bX1加cX2加dX3加E，其中Y为因变量，X1，X2，X3为自变量，a是截距，b，c，d是斜率，E是残差值。

y = mx1 + mx2 + mx3 + b

在哪里，

Y =回归的因变量
M =回归斜率
X1 =回归的第一个自变量
x2 =回归的第二自变量
x3 =回归的第三自变量
B =常数

回归分析公式的说明

多元回归是一种借助两个或多个自变量来预测因变量的方法。在进行此分析时，研究人员的主要目的是找出因变量与自变量之间的关系。为了预测因变量，选择了多个可以帮助预测因变量的自变量。当线性回归不能达到目的时使用它。回归分析有助于验证预测变量是否足够好以帮助预测因变量。

例子

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范例＃1

让我们尝试通过一个示例来理解多元回归分析的概念。让我们尝试找出UBER驾驶员所覆盖的距离与驾驶员的年龄以及驾驶员的工作年限之间的关系。

要计算多重回归，请转到excel中的“数据”选项卡，然后选择“数据分析”选项。有关进一步的过程和计算，请参阅此处的给定文章– Excel中的Analysis ToolPak

上面示例的回归公式为

y = MX + MX + b
y = 604.17 * -3.18 + 604.17 * -4.06 + 0
y = -4377

在此特定示例中，我们将看到哪个变量是因变量，哪个变量是自变量。此回归方程式中的因变量是UBER驾驶员所覆盖的距离，自变量是驾驶员的年龄以及他在驾驶中的经历次数。

范例＃2

让我们尝试在另一个示例的帮助下理解多元回归分析的概念。让我们尝试找出一类学生的GPA与学习时间和学生身高之间的关系。

对于计算，请转到excel中的“数据”选项卡，然后选择“数据分析”选项。

上例的回归方程为

y = MX + MX + b

y = 1.08 * .03 + 1.08 *-。002 + 0

y = .0325

在此特定示例中，我们将看到哪个变量是因变量，哪个变量是自变量。该回归的因变量是GPA，自变量是学习时间和学生的身高。

例子＃3

让我们尝试在另一个示例的帮助下理解多元回归分析的概念。让我们尝试找出组织中一组雇员的薪水与经验年限和雇员年龄之间的关系。

对于计算，请转到excel中的“数据”选项卡，然后选择“数据分析”选项。

上例的回归方程为

y = MX + MX + b
y = 41308 * .- 71 + 41308 * -824 + 0
y = -37019

在此特定示例中，我们将看到哪个变量是因变量，哪个变量是自变量。此回归方程式中的因变量是薪水，自变量是雇员的经验和年龄。

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