多元线性回归补习(多元线性回归课程内容解析)

多元线性回归(MLR)，简称多元回归，是一种利用多个解释变量来预测响应变量结果的统计方法。多元线性回归的目标是建立解释变量(自变量)和响应变量(因变量)之间的线性关系模型。本质上，多元回归是普通最小二乘(OLS)回归的延伸，因为其涉及不止一个解释变量。之前有不少同学在我们这边补习过多元线性回归相关的课程，最终获得的反馈都很不错。如果同学想了解多元线性回归补习情况，现在就能联系我们哟。

通常情况下，多元线性回归课程涵盖以下内容：

一、基础知识

1、二元回归。

2、回顾经典假设检验(“零假设显著性检验”)。

3、回顾SPSS，SAS，STATA和R的回归输出：其含义、如何计算、如何解释，以及如何使用。

二、多元回归

4、多元回归：详细检查其工作原理和输出的解释。

5、具有定类变量的多元回归。定类变量(也称为无序分类变量)，在回归中创建和使用“虚拟变量”(如性别、出生国家、居住郊区等)。

6、具有定序变量的多元回归。

三、OLS延伸：逻辑回归和多项式回归

7、二元(二分)因变量回归，二元(二分)因变量逻辑回归。

8、多项式回归非线性。

四、回归诊断、转换和多项式回归

9、重新表达数据的变量转换，正态性转换和正态性评估。

10、回归诊断和函数形式，检测异常值和非线性。

11、缺失值，使用删除方法(成对删除和列表删除)、单一和多重填充处理缺失值。

12、多重共线性，多重共线性对回归结果的影响和测量

五、应用多元回归

13、回归建模，逐步指导使用回归分析数据。

14、撰写回归分析，展示结果。

同学如果遇到多元线性回归课程相关的问题，直接向我们的辅导老师提出即可，老师会在第一时间解答，并进行有针对性的多元线性回归补习辅导。