什么叫多元线性回归模型？

经典线性回归模型感知：

①零平均感知。
也就是说，在给定XT的位置下，单词随机误差的数学期望（平均）为0，即，e（ut）= 0。

②仅伪造一个班级。
错误项不属于UT的方差茶，这是稳定的。

无自动相关的感知。
也就是说，不同的错误彼此独立。

④解释变量与随机错误无关。

受欢迎程度的感知，即，错误项UT服从认为0 IS，而一类差异垃圾塔是班级的一般分布。

建立多线区域模型时，以确保回归模型具有出色的解释能力和未来的影响，请先注意您，首先应

（1）自变量必须对变量有重大影响，并且密切相关。
p>

（4）自变量必须具有完整的数据，并且其预测值易于确定。

没有因变量自变量的选取方法

研究人员可能很明显，基于一系列专业知识和良心，与变量相关的研究人员。
因为可变y的可变y。
变量自由变量的作用很重要，因此第一个隔离变量通常是很多次。
但是，这些自变量可以相遇。
同时，某些自变量可能与我们的代表性位置有关，但是模型很大，但是填充计算也将减少措施。
估计的假设和预言。
另一方面，如果变量中的自变量，返回模型的结果不好。
因此，它必须包含自我的变化，以尽可能为变量做出贡献。
同时，自由变量的变量的数量必须尽可能小。
另外，该过程称为自变量滤波器，扫描的扫描仪称为等效扫描等效物。
（1）独立选举要求：1。
相反，不应引入对Y的影响。
赎回其余的正方形和SS以及决策R2。
增加模型数量中的SS大小总是在减少，并且决策总是在增加。
2在运输模型中分配变量的数量中，少量的正方形和R2变量捐赠很小。
其余等效变量的使用可以删除自变量。
中性变量并减少最近的正方形减少，即剩余公式的其余公式。
调整建议（固定平方），并记录为R2ADJ。
它们的样本含量数量，自变量的数量促进了抗控制模型，而R2是决定的工作。
最大的决定是更好，很小。
3。
在寄存器中也在寄存器中的Lalleckekssp选举方法：站点中的计算器公式（请参阅）PPP。
其余卡通和（该模型称为完整模型）。
这种方法很好这是为了获得平等平等的CP退款。
4。
电子信息中国教会的欧洲卷轴持续时间，它可以比较具有不同变量，最大模型的各种模型。
康复模型公式中中性变量的形式是村庄的数量，正方形的其余部分以及正方形的其余部分。
n是样本量。
5。
金属数据指令策略BIC是SBC或SBIC的数量。
与卑诗省和ERIC相似，与帐单相似，可以比较不同变量的不同模型。
康复模型公式中中性变量的形式是村庄的数量，正方形的其余部分以及正方形的其余部分。
n是样本量。
（2）自变量：所有基于信息的变量包含自变量的变量：所有最好的运输模型，所有最好的运输模型。
根据“良好”解决方案，例如阿凡达（Avatar），作为“良好”解决方案系统，称为全球选举系统，称为最佳倡议方法。
如果选择了永久隔离数量的变量，则该方法可以选择修改的条例平等。
由于伤害很大，并且变量的一般数量，因此自由变量是合适的。
2。
当地的优秀法律是基于适应变量的作用。
每个变量的作用用于判断MSS等模型评估，例如MSS。
三种最佳选举方法有三种筛选方法，它们是将来的方法，即后退方法和较慢的系统。
（1）促销方法：将正确的变量，有意义的自我市场变量激活到查看模型中。
首先，决定每个孤立的状态； 每个正式变量一个根据一个基础，除非您选择从选择中选择的中性变量。
该方法可以消除高捕获的自变量。
如果限制的局限性严格包含在内，则在选择标准后，新变量不是诊断自变量。
为了包含毫无意义的同层变量。
选择，选择，选择和一般α= 0.15作为颗粒化的FT检验。
（2）多时间模型首先包含所有自变量，然后删除每个一个自变量。
首先，确定有效级别，每个标准级别将从数据库模型中删除。
首先，除非没有可自由删除的变量。
如果休闲后部的后部很大，则任何人都可以去除并参与诊断的变量，可移动变量。
如果部分F检验，如果将其用作变量，谴责，并且一般α= 0.15。
（3）毕业诊断诊断：毕业诊断和后方方法是整合。
首先，选择自变量选择选择其标准以选择模型外部最佳动态的水平。
如果自变量变量，请选择自由变量。
顶部，从模型之外的模型中选择每个新的自变量，然后选择模型中的中性变量，并可以选择模型中的自变量。
没有什么可以删除。
逐渐地，筛选方法选择了您的面对面策略，即不断建筑物的变化模型。
如果部分F测试是一种选择，则删除了变量，通常会选择合同=α