⑴ 多元線性回歸問題:目前得到的數據如下圖,不知能否用多元線性回歸來分析呢 求教
可以做的
我經常幫別人做這類的數據分析的
⑵ spss 多元線性回歸分析 幫忙分析一下下圖，F、P、t、p和r方各代表什麼謝謝~
F是對回歸模型整體的方差檢驗，所以對應下面的p就是判斷F檢驗是否顯著的標准，你的p說明回歸模型顯著。
R方和調整的R方是對模型擬合效果的闡述，以調整後的R方更准確一些，也就是自變數對因變數的解釋率為27.8%。
t就是對每個自變數是否有顯著作用的檢驗，具體是否顯著 仍然看後面的p值，若p值＜0.05，說明該自變數的影響顯著。
(2)多元線性回歸實證分析股票擴展閱讀：
多元線性回歸的基本原理和基本計算過程與一元線性回歸相同，但由於自變數個數多，計算相當麻煩，一般在實際中應用時都要藉助統計軟體。這里只介紹多元線性回歸的一些基本問題。
但由於各個自變數的單位可能不一樣，比如說一個消費水平的關系式中，工資水平、受教育程度、職業、地區、家庭負擔等等因素都會影響到消費水平，而這些影響因素（自變數）的單位顯然是不同的，因此自變數前系數的大小並不能說明該因素的重要程度。
更簡單地來說，同樣工資收入，如果用元為單位就比用百元為單位所得的回歸系數要小，但是工資水平對消費的影響程度並沒有變，所以得想辦法將各個自變數化到統一的單位上來。前面學到的標准分就有這個功能。
具體到這里來說，就是將所有變數包括因變數都先轉化為標准分，再進行線性回歸，此時得到的回歸系數就能反映對應自變數的重要程度。這時的回歸方程稱為標准回歸方程，回歸系數稱為標准回歸系數。
SPSS for Windows是一個組合式軟體包，它集數據整理、分析功能於一身。用戶可以根據實際需要和計算機的功能選擇模塊，以降低對系統硬碟容量的要求，有利於該軟體的推廣應用。SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。
SPSS統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程。
比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、Probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數。SPSS也有專門的繪圖系統，可以根據數據繪制各種圖形。
參考資料：多元線性回歸_網路
⑶ 怎麼用多元線性回歸模型進行實證分析人民幣匯率變動對我國進出口貿易的影響應該選取那些變數
可以，不過要在回歸模型中把其他影響GDP的因素也考慮進去。回歸後通過考慮人民幣匯率的系數是否顯著已確定其對GDP是否有影響。最好還要考慮數據的異方差、多重共線性、時間序列造成虛假回歸等問題，具體看看書吧。
⑷ 怎麼用多元線性回歸模型實證分析人民幣匯率變動對我國進出口貿易的影
多元線性回歸分析模型中估計系數的方法是：多元線性回歸分析預測法多元線性回歸分析預測法：是指通過對兩個或兩個以上的自變數與一個因變數的相關分析，建立預測模型進行預測的方法。當自變數與因變數之間存在線性關系時，稱為多元線性回歸分析。多元線性回歸預測模型一般公式為：多元線性回歸模型中最簡單的是只有兩個自變數（n=2）的二元線性回歸模型，其一般形式為：下面以二元線性回歸分析預測法為例，說明多元線性回歸分析預測法的應用。二元線性回歸分析預測法，是根據兩個自變數與一個因變數相關關系進行預測的方法。二元線性回歸方程的公式為：式中：：因變數；x1,x2：兩個不同自變數，即與因變數有緊密聯系的影響因素。a,b1,b2：是線性回歸方程的參數。a,b1,b2是通過解下列的方程組來得到。二元線性回歸預測法基本原理和步驟同一元線性回歸預測法沒有原則的區別，大體相同。「多元線性回歸分析預測法」網路鏈接：/view/1338395.htm
⑸ 為什麼可以運用多元線性回歸模型來進行研究
多元線性回歸模型表示一種地理現象與另外多種地理現象的依存關系，這時另外多種地理現象共同對一種地理現象產生影響，作為影響其分布與發展的重要因素。
設變數Y與變數X1，X2，…，Xm存在著線性回歸關系，它的n個樣本觀測值為Yj,Xj1,Xj2,…Xjm
⑹ 關於多元線性回歸的顯著性檢驗（論文中的實證分析中）
取10%的置信度還有一個變數不顯著的話你要考慮下是不是存在多重共線性，異方差，自相關等的問題了。F檢驗是針對整個回歸方程的吧，自變數的t檢驗也是要寫出來的。就比如變數間存在多重共線性時，F值會比較大，檢驗也會通過，r平方也夠大，但是某一個或幾個自變數的系數就不會通過檢驗，不顯著的。
⑺ 求大神幫忙用Eviews軟體做多元線性回歸模型的實證分析
你好，一般我用stata比較多，eviews倒是也會。是不是只需要做一般的多重共線性、自相關和異方差檢驗就行？
⑻ 急！！！用excel做的多元線性回歸分析~
首先看方差分析中F值的Significance 10的-14次方 非常小，說明你的方程有意義。
而後看第三個表 Intercept是截距，p value是0.058，比0.05大，說明截距項可以丟掉，方程是從原點出發的；再看就業率，雖然回歸出的系數是負的，但是由於p value大於0.05，所以可以認為就業率對你的因變數Y，效果可以忽略；最後看人均GDP，系數0.122，pvalue 10的-14次方，效果非常顯著；最後看R square或者adjusted R square 87%，88%的樣子，已經非常好了。
所以你的回歸方程最終可以選定為Y=0.122×人均GDP
⑼ 多元線性回歸分析的優缺點
一、多元線性回歸分析的優點：
1、在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變數，就稱為多元回歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯系的，由多個自變數的最優組合共同來預測或估計因變數，比只用一個自變數進行預測或估計更有效，更符合實際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實用意義更大。
2、在多元線性回歸分析是多元回歸分析中最基礎、最簡單的一種。
3、運用回歸模型，只要採用的模型和數據相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果。
二、多元線性回歸分析的缺點
有時候在回歸分析中，選用何種因子和該因子採用何種表達 式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些 情況下受到限制。
多元線性回歸的基本原理和基本計算過程與一元線性回歸相同，但由於自變數個數多，計算相當麻煩，一般在實際中應用時都要藉助統計軟體。這里只介紹多元線性回歸的一些基本問題。
(9)多元線性回歸實證分析股票擴展閱讀
社會經濟現象的變化往往受到多個因素的影響，因此，一般要進行多元回歸分析，我們把包括兩個或兩個以上自變數的回歸稱為多元線性回歸 。
多元線性回歸與一元線性回歸類似，可以用最小二乘法估計模型參數，也需對模型及模型參數進行統計檢驗 。
選擇合適的自變數是正確進行多元回歸預測的前提之一，多元回歸模型自變數的選擇可以利用變數之間的相關矩陣來解決。
Matlab、spss、SAS等軟體都是進行多元線性回歸的常用軟體。
⑽ 碩士畢業論文中做多元線性回歸的實證分析，該怎麼做
多元線性回歸的實證分析
明白可以的