[问答] 【回归问题求助】自变量是实验工况，因变量是实验结果，可以做回归嘛 [推广有奖]

第一，如果自变量没有办法再细分，那可以将之定性为离散变量，可以使用虚拟变量将温度纳入模型，进行多元回归。
第二，从题主给的图看，在同一温度（自变量）下，反应速率（因变量）有多个不同的值，这说明还有其他因素影响着反应速率；如果题主研究的问题是温度对反应速率的影响，那就需要控制所有影响反应速率的其他因素，增加温度的取值数量。
综上所述，自变量如果不可再分，可视为离散变量，可采用虚拟变量的形式纳入模型，在将其他影响反应速率的因素纳入模型的基础上进行多元回归分析。

可以的

谢谢回复！我的数据集是搜集的别人实验的数据，实验里面的自变量没有办法细分。但是我是想要用多元回归方法得到一个因变量和自变量之间的关系式，来预测因变量的变化，这样的话是不是不能将温度作为虚拟变量啊

我的观点是：在自变量不可细分的前提下，如果你想得到反应速率（因变量）和温度（自变量）之间的关系式，那么就需要增加控制变量。可以将温度作为虚拟变量，通过调整控制变量的类别和数量，使样本估计尽可能接近真实情况，就可以设定其他温度来观察反应速率的变化了。应该注意的是，如果不加控制变量，很难弄清：1.同一温度下反应速率为什么会出现多个不同的值？2.反应速率的变化是温度变化还是其他因素导致的结果？

好的，谢谢你的回复

在您的问题中，自变量（温度类数据）实际上可以取任何值，这表明它们理论上是连续的。然而，在实验设计中，您可能只选取了几个特定的数值点进行测试，因此在实际操作上，这些自变量看起来更像是离散的。但重要的是理解其背后的性质——如果可以任意选择更细小的间隔值来测量温度，那么它应该被视为连续变量。

至于能否做多元线性回归，答案是肯定的。即使从散点图上看不出明显的趋势，多元线性回归分析仍然能够尝试找出自变量和因变量之间的潜在关系。在进行回归分析之前，建议您先检查数据是否满足以下基本假设：

1. 线性：自变量与因变量之间存在线性关系。
2. 正态性：残差（预测值与实际值之差）应服从正态分布。
3. 独立性：每个观测值应该是独立的，没有观测数据间的相关性。
4. 等方差性：对于不同的自变量值，因变量的误差具有相同的方差。

如果这些假设大部分得到满足，您可以进行多元线性回归。然而，从您提供的散点图中看不出趋势的情况可能意味着自变量与因变量之间的关系可能是非线性的，或者存在其他混杂因素影响结果。在实际分析中，如果线性模型的拟合效果不佳，可以考虑使用多项式回归、非参数或半参数方法（如局部加权回归）来探索数据中的复杂模式。

此外，在进行多元回归之前，检查自变量间的多重共线性也很重要，因为高度相关的自变量可能会影响模型的稳定性和解释能力。如果存在多重共线性问题，则可以通过删除相关性较高的变量、采用主成分分析（PCA）或岭回归等方法来处理。总之，虽然从散点图中直接看不到明显趋势是挑战之一，但通过适当的统计方法和模型选择，仍然有可能揭示数据背后的潜在结构和关系。

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自变量设定多元选择变量来做吧