多元线性回归的模型怎么设定
说明多元线性回归分析的条件是都满足？
说明多元线性回归分析的条件是都满足？
在做回归预测时需要分析的数据往往是多变量的，那么我们在做多元回归时就需要特别注意了解我们的数据是否能够满足做多元线性回归分析的前提条件。
应用多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件呢？总结起来主要有以下几点：
（1）自变量与因变量之间存在线性关系
这可以通过绘制#39散点图矩阵#39进行考察因变量随各自变量值的变化情况。如果因变量Yi 与某个自变量X i 之间呈现出曲线趋势，可尝试通过变量变换予以修正，常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根反正弦变换等。
（2）各观测间相互独立
任意两个观测残差的协方差为0 ，也就是要求自变量间不存在多重共线性问题。对于如何处理多重共线性问题，请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》
（3）残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 var (ei) 反映了回归模型的精度， σ 越小，用所得到回归模型预测y的精确度愈高。
（4） e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变，即方差齐性。
matlab多元线性回归函数使用方法？
输入数据。x[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]X[ones(16,1) x] Y[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]回归分析及检验。[b,bint,r,rint,stats]regress(Y,X) 运行结果解读如下：置信区间分别为 [-33.7017,1.5612] 和[0.6047,0.834] r20.9282(越接近于 1，回归效果越显著 )，F180.9531， p0.0000，由 plt0.05, 可知回归模型y-16.073 0.7194x 成立。残差分析，作残差图。rcoplot(r,rint) 从残差图可以看出，除第二个数据外 ,其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型 y-16.073 0.7194x 能较好的符合原始数据，而第二个数据可视为异常点。预测及作图。zb(1) b(2)*x plot(x,Y,k ,x,z,r)
bint 表示回归系数的区间估计；r 表示残差；rint 表示置信区间；stats 表示用于检验回归模型的统计量 ,有三个数值：相关系数 r 2、F 值、与 F对应的概率 p 说明： 相关系数 r 2 越接近 1，说明回归方程越显著； 时拒绝 H0，F 越大， 说明回归方程越显著；与 F 对应的概率 p