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雷达卡
多元线性回归模型的注意事项，天行健六西格玛顾问总结如下：
一、指标的数量化
一般要求因变量Y为连续性变量，自变量X可以为连续性变量，也可以为分类型变量。当自变量为连续性变量的时候，如果与因变量不呈线性关系，可以进行变量的变换。为分类变量时，可以设置哑变量等。
二、样本含量
如果说自变量比较多，样本含量n相对于m不是很大的时候，建立的回归方程会很不稳定。有学者认为n至少是自变量个数的5~10倍。Green(1991)提出使用经验公式n≥8(1-Re2)/Re2+(m-1)估计样本含量。其中Re2是多元回归预期的决定系数。
三、逐步回归
在自变量比较多的情况下，适合逐步法筛选变量。但是，“最优”未必是最好的，该方法所舍弃的变量也许是自己非常想研究的变量，同时被舍弃的变量也不一定没有统计学意义，有可能受多重共线性影响，掩盖了其统计学意义。因此，我们在应用时一定要结合问题本身以及专业知识来使用。
四、多重共线性
一些自变量之间存在较强的线性关系，同时在现实应用当中也是比较普遍的，如果这种关系强度很高，会导致最小二乘法失效，引起以下问题：
1.参数估计值标准误很大，t值很小。
2.回归方程不稳定，增加或减少几个观察值，参数估计值会产生很大的变化。
3.t检验结果不准确，可能会舍弃重要变量。
4.参数估计值的正负号与实际不一样。
解决方案：
1.在自变量中剔除某些造成共线性的变量
2.对自变量进行主成分分析
3.使用岭回归分析
4.使用Lasso对自变量降维
5.使用偏最小二乘回归法
6.使用逐步回归法
五、偏相关系数
在一组变量中，任意两个变量在其他变量固定不变时，他们之间相关的密切程度与方向。在做多元回归分析时，可以借助此系数，得到在控制不同自变量时因变量与任意一自变量之间的关系。
六、变量间的交互作用
回归方程中是否要考虑交互作用，研究者需根据自身的专业知识来判断。为了检验两个自变量是否有交互作用，最简单的方法就是在回归方程中加入其乘积项，如果经过假设检验之后，具有统计学意义，那么就存在交互作用。
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