1樓：極端徘徊者
解釋變數(explanatory variable)又稱獨立變數(independent variable),與之相對的是非獨立變數(dependent variable). 一般的解釋變數就是x, 非獨立變數就是y. 因為x的值是獨立的，只取決於自身，而回歸模型中y的值取決於x所以叫非獨立變數。
比方說我們想研究年齡(x)與收入(y)的迴歸模型。
則模型大致為：y=a+bx+e,其中我們認為隨著年齡x的增大，收入y也會增大。a是截距，b是斜率，e是error.
x年齡不受收入的影響，但y收入卻受年齡x的影響。故如此取值！
多元線性迴歸建模如何確定選擇哪些解釋變數
2樓：匿名使用者
選擇對被解釋變數有影響的變數。
比如建立消費函式模型，有關的解釋變數可以包括：收入，物價指數，儲蓄指數等。
當然你不可能把解釋變數全部都找出來，只要建立的迴歸模型迴歸係數顯著就可以了。
迴歸方程沒有最好的答案，只有相對更好的。
logistic迴歸中該怎樣選擇『變數選擇方法』
3樓：網友
如果研究x對於y的影響，y為定量資料則可以使用線性迴歸分析。
如果y是定類資料，此時則需要使用logit(logistic)迴歸分析。logit迴歸共分為三種，分別是二元logit（logistic）迴歸、多分類logit（logistic）迴歸，有序logit（logistic）迴歸（也稱oridinal迴歸），此三個方法的區別在於因變數y的資料型別。如下表：
如果是有序logit(logistic)迴歸，其因變數y為定類且有序，即因變數的屬性類別上為類別資料，但是類別之前可以對比大小，比如「不幸福，比較幸福和十分幸福」這是三種類別，但同時此三種類別可以對比大小，數字越大代表越幸福（此類資料也稱有序資料）。如果因變數為此類資料時，則需要使用有序logit迴歸分析。
如果x非常多(比如超過10個)，此時可以先對定類的x與y進行卡方分析，對定量的x與y進行方差分析，先看有沒有差異關係，將最終有差異關係的x放入有序logit迴歸模型中，這樣x會較少，並且x與y均有差異關係，也更可能有影響關係，此時有序logit迴歸模型的**準確率會更高。
多元線性迴歸建模如何確定選擇哪些解釋變數
4樓：網友
首先，不是所有的資料都需要進行平穩性檢驗，只有時間序列資料需要其次，這跟相關係數沒關係再次，乙個自變數多個自變數都可以協整分析就是迴歸，只不過加了道平穩性檢驗罷了，其餘的和一般迴歸殊無二致。
多元線性迴歸建模如何確定選擇哪些解釋變數
5樓：匿名使用者
多元線性迴歸的計算模型一元線性迴歸是乙個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化，在現實問題。
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