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考慮一種情況，其中許多不同的因素（稱為預測變量或自變量）相互作用以確定結果（稱為標準或因變量）。根據因素的不同，可能會取得不同的結果。例如，房屋銷售價格（標準）可能由許多因素（預測因素）決定，如房屋位置、建造年份、當地住房市場狀況、房屋狀況等。

多重回歸用于建立一個模型，使我們能夠研究這種相互作用。基于多重回歸的模型將使用數據構建一個基于自變量預測結果的函數。例如，該模型是使用列出各種情況下結果的一組真實數據建立的。然后，該模型可用于預測給定一組自變量的結果，或找出現有數據與模型的擬合程度以及是否存在任何異常值。

為什么我們需要多重回歸？

多重回歸可用于多種領域。例如，人力資源專業人員可以根據員工的經驗、工作領域、能力等各種因素收集員工的薪酬數據。然后，他們可以根據這些數據構建一個模型，并在自己的公司中使用該模型來設定薪酬，以檢查自己的員工是否適合該模型。某些員工或團體的薪酬是否高于正常水平？比正常情況少？

類似地，不同的研究人員可能使用多重回歸來找出特定結果的**預測因素。例如，需要哪些自變量來最適合所看到的結果。一所學校的考試成績如何，是什么因素造成的？影響供應鏈生產率的因素有哪些？

假設和限制

多重回歸僅在特定條件下才**。該技術的基礎是以下假設，這些假設必須正確才能使模型正常工作。

1.如果方程是線性的，變量之間的關系必須是線性的。非線性關系需要其他形式的回歸。

2.偏離線路的分布必須為“正態”分布。

3.一個好的模型預測是一種關系，而不是原因。一個好模型的存在并不意味著自變量導致結果，只是因為它們的存在表明結果可能是由于相關性造成的。

4.變量的“獨立性”。假設預測變量是獨立的。如果它們相互依賴性很強，模型就不會很好。

結論：在其局限性范圍內，多重回歸是一種適用于大量實際情況的良好技術，并被廣泛用于構建簡單易用的模型。這些可用于分析商業、醫學、工程等廣泛領域的數據。


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