急问：有交乘项的多元回归模型能否用最小二乘回归？

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突然想不通这个问题：如果多元回归中有交乘项，那么能否用最小二乘回归呢？比如下面这个多元回归模型：

Y=a+bX1+cX2+dX1X2+e

其中Y是因变量，X1,X2是解释变量，X1=0或1，X2是一些数字，a, b, c,d是系数，e是误差项。

那么能否用最小二乘估计呢？

如果不能，那么应该用什么回归估计方法？

多谢各位，偶就在线等。

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关键词：多元回归模型 最小二乘 回归模型 多元回归 交乘项 模型 最小二乘

当然可以最小二乘，你令x3=x1x2看起来不就顺了……

请记住：最小二乘回归法的主要思想是线性相关性。因此，出现非线性项时，应该想办法将其转换为线性关系，就可以使用OLS了。

但请注意，计量后，应该转换回原来的解释变量才能进行解释。

“最小二乘回归法的主要思想是线性相关性”？还请LS指教。

非线性回归模型照样可以用最小二乘法，只是由于非线性方程组获取解的不易，具体算的时候需要用到局部线性逼近及反复迭代，即所谓Gauss-Newton法和后世的改进方法。这是计算上的问题，窃以为与最小二乘的思想毫无干系。

楼主，你的应变量是二分类资料（等级资料），还是定量资料，看你的自变量x1是二分类资料，如果用线性回归方法建模，这个自变量处理起来可能比较麻烦，建议你将应变量和自变量都转化为等级资料，用logsitic回归模型建模可能会好处理一些。个人理解，仅供参考