关于多元回归模型的问题！

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在分析多个自变量对一个因变量的影响的时候，常常会用到多元回归分析，但是在建立回归模型的时候如何保证因变量与自变量之间是线性关系呢，也就是所谓的多元线性回归分析模型。一般咱们较常见的就是多元线性回归分析，对于多元非线性（曲线）回归模型将如何进行分析呢？在这里请教各位统计大师们，到底在建立多元回归模型的时候都要注意什么，如何建立才算是合理的，也就是说如何保证建立的多元回归模型（线性或非线性）具有较好的模型解释能力（拟合优度检验良好）；多元回归方程整体显著。如能解决万分感激！
  本人目前为止没有看到有那本教程介绍过多元曲线回归模型，只见过最普通的简单曲线回归模型（单个自变量的那种）。还望对统计有着深厚兴趣的哥哥姐姐帮忙解答。，万分感谢！

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关键词：多元回归模型 回归模型 多元回归 多元线性回归分析 线性回归分析 回归分析 因变量 自变量 模型 能力

线性关系是最简单也最具有说服力的，因此在做回归时，一般先假设线性的，当然你研究的模型根据理论是非线性的，那另当别论。
因为有随机因素或其他因素的干扰，实际数据本身一定是非线性的，利用线性回归的做法，本质上是用线性来做近似，如果实际数据没有非线性的理论支撑，则这组非线性数据可能有无穷个非线性表达式，如果你找根据其中一个非线性关系来近似，则没有说服力。因为可能你使用的非线性近似没有线性近似的效果好，如残差平方和的最小性等

线性回归模型所谓的“线性”指的是线性于参数吧，也就是线性于自变量的系数，这也是高斯马尔可夫假设之一。如果线性于自变量的话，那取对数、增加平方项和交互项这些处理方式不就没意义了？

winter_l_flame 发表于 2010-5-4 01:22
线性关系是最简单也最具有说服力的，因此在做回归时，一般先假设线性的，当然你研究的模型根据理论是非线性的，那另当别论。
因为有随机因素或其他因素的干扰，实际数据本身一定是非线性的，利用线性回归的做法，本质上是用线性来做近似，如果实际数据没有非线性的理论支撑，则这组非线性数据可能有无穷个非线性表达式，如果你找根据其中一个非线性关系来近似，则没有说服力。因为可能你使用的非线性近似没有线性近似的效果好，如残差平方和的最小性等

说了半天也没告诉我应该如何处理非线性的多元回归啊！可以拿SPSS做例子详细阐述一下，呵呵。

3# jason_bi
看来咱们两个都应该提出这个问题来研究一下了，真是急啊。。。。。

还有哪位好心人帮帮我啊！！