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1，用Matlab如何实现多元线性回归啊谢谢了呀

建议您查阅一下matlab的帮助，我以前也做过这个，可以使用polyfit函数。具体详见帮助。

用Matlab如何实现多元线性回归啊谢谢了呀

2，一道有关多元线性回归的数据分析

此类问题，可以用regress（）多元线性回归函数，进行数据分析。函数使用举例：x1=[。。。。]x2=[。。。。]y=[。。。。]n=length(x1)X=[ones(n,1) x1 x2][a,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)即β0=a(1)，β1=a(2)，β2=a(3)

一道有关多元线性回归的数据分析

3，spss多元线性回归模型

相互独立的问题叫“多重共线性” 用vif检验 理论上说就是相关不超过90%都问题不大 肯定会有相关的
数据不适合做回归分析就不要做了。尝试用结构方程，做一个复杂模型。看是否存在中介效应、调节效应什么的。
建议在变量进入方式中，选择STEPWISE方式（逐步进入），而不要选择ENTER方式（一次性进入）试试。
按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/v，k1/v，k2*v，然后在手动计算啦。或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦。怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦。

spss多元线性回归模型

4，怎么用spss的多元线性回归求模型参数

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V，K1/V，K2*V，然后在手动计算啦。或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦。怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦。
统计可以用很科学很复杂的方式去处理，也可以简单化的处理，主要看你数据的用途，如果不是需要发表论文之类，可以按以下简单方式来操作，spss的回归过程，已经包含了验证。　　1、在spss里把a、b、c、d四个变量对应的数据录入好。　　2、点analyze--regession--linear，在弹出框里，把变量d选定在dependent里，其他3个因子选到independent里。method里就用默认的enter。如果不需要看其他统计或验证的，直接点ok。结果里，r值就是回归的决定系数，代表各变量能解析因变量的程度。anova里，sig小于0.05证明回归方程有效。constant对应的b值是截距。因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数。 最后公式可以通过看b值那列，a、b、c变量对应的b值为系数，分别相乘，最后加上constant常数值即可。

5，如何用SPSS实现多个因变量的多元线性回归分析

在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。

6，谁可以给我一些建立多元线性回归模型的数据啊谢谢

模型的建立和处理 我们将其建为多元线性回归模型。GDP=b+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+x5b5+?，x1、x2、x3、x4、x5分别代表私营企业密集度、居民存款储蓄、实际利用外资、初始人力资本、城镇化水平等五项解释变量；b1、b2、b3、b4、b5分别是解释变量的系数；?为干扰项，GDP为被解释变量。我们用SPSS对数据进行处理，计算相关系数，再回归分析，得出以下结果：
多元线性回归模型，（multivariable linear regression model ）在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响。 多元线性回归模型的一般形式为 yi=β0+β1x1i+β2x2i+…+βkxki+μi i=1,2,…,n 其中 k为解释变量的数目，βj（j=1,2,…,k)称为回归系数（regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为 e(y∣x1i,x2i,…xki,)=β0+β1x1i+β2x2i+…+βkxki βj也被称为偏回归系数（partial regression coefficient)

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