stata多重线性回归（零基础的同学如何用stata做多元线性回归模型）

多元线性回归是什么

什么是多元线性回归？

多元线性回归：在回归分析中，如果自变量的个数是两个或是两个以上，就被称之为多元回归。实际分析当中，一种现象往往是与多种因素相互联系的，多个自变量的最优组合对因变量进行估计或者预测，往往比只用一个自变量估计或预测会更加有效，也比较符合实际情况。因此，多元线性回归模型的意义相对来说会更好一些。

什么情况下做多元线性回归？

多元线性回归，通常是指某种市场现象受两个或者多种因素的影响，同学们需要挑选合适的变量进行搭配，然后建立多元线性回归模型。同时，同学们需要注意变量的选取是否合适？变量之间有无影响？做好多元线性回归模型之后，也要做相应的检验，进而判断模型的搭建是否合理。

什么情况下做多元线性回归

在Stata中如何做多元线性回归模型？具体操作步骤是什么？

打开stata软件，将准备好的数据输入进去：粘贴复制（点击Data Editor，将准备好的时间序列数据、截面数据粘贴进去即可），关于如何在Stata中输入数据，大家可以在百度上搜索相应的视频进行观看。对输入的数据进行命名，点击右上角Variables中的变量，然后在下方的Name中进行新的命名。命名完成之后，可在主页面看到新的命名已经生成。在Command栏中，输入回归指令regress，可简写为reg。与一元线性回归（reg Y X1）类似的是，这里要添加多个变量：reg Y X1 X2 X3 X4 X5 X6，回车就可以了。最后，结果会在result中显示出来。变量选取的恰当与否，决定着多元回归模型的拟合程度高低。需要注意的是：多元线性回归模型也要进行相应的检验。比如说：异方差的检验、多重共线性的检验、序列相关性的检验，千万不要忘了哦。

Stata中如何进行多元线性回归步骤

以上就是小王关于多元线性回归模型的思考与实践体会。相信同学们在今后的学习当中会逐渐接触到多元线性回归模型，到时候不妨一起分享一下学习体会哦？期待您的回复~