多重线性回归要求因变量为,下列关于线性回归说法错误的是

多重线性回归要求因变量为,下列关于线性回归说法错误的是

三、多重线性回归logistic 回归cox 模型之间的区分和联系区别：1 应变量及其分布的要求：多重线性回归要求是连续变量，且服从正态分布；Logistic 回归的应变量是分类变量，服从多元线性回归分析回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，

简单线性回归主要采用R²衡量模型拟合效果，而调整后R²用于修正因自变量个数的增加而导致模型拟合效果过高的情况，它多用于衡量多重线性回归分析模型的拟合效果。线性回归方差分析假设1和假设2分别要求因变量是连续变量、自变量不少于2个。这与研究设计有关，需根据实际情况判断。2. 假设3-8 为了检验假设3-8,我们需要在SPSS中运行多重线性

(1) 线性：各自变量xi与因变量yi之间存在线性关系，可以通过绘制散点图来进行判断；2) 独立：因变量yi的取值之间相互独立，反映到回归模型中，实际上就是要求残差1，首先要排除严重多重共线性的存在；2，看A，B变量的量纲是否一致，如果一致则直接看回归系数即可，如果量纲不一致，看是否可以转化为同一量纲再比较。3，否

多重线性回归分析的原理和方法与简单线性回归基本相同，只是计算过程较为复杂。其中，因变量Y为连续性变量，自变量X可能存在多种数据类型。例如：探求人肺活量与肩宽、胸围、体重、性别(5) 因变量为连续变量；(6) 自变量为连续变量或分类变量；(7) 自变量间不存在多重共线性；(8) 样本量应为自变量的20倍以上。同时我们也结合实际的研究数据，介