1樓：清溪看世界
一、自變數的資料型別不同
多元線性回歸：多元線性回歸的自變數x的資料型別是連續型變數。
多重線性回歸：多重線性回歸的自變數x的資料型別可能存在多種資料型別，例如性別等的離散型變數。
二、方程不同
多元線性回歸：多元線性回歸的方程中沒有隨機變數。
多重線性回歸：多重線性回歸的方程中有隨機變數。
三、因變數的值不同
多元線性回歸：多元線性回歸的回歸方程求出的是因變數y的平均值。
多重線性回歸：多重線性回歸的回歸方程求出的是因變數y的平均**值。
擴充套件資料多重線性回歸的條件：
1、因變數為連續性變數
2、自變數不少於2個
4、樣本個體間相互獨立（由durbin-waston檢驗判斷）5、等方差性：各x值變動時，相應的y有相同的變異度6、正態性：給定各個x值後，相應的y值服從正態分佈7、不存在多重共線性
2樓：匿名使用者
多重回歸是乙個因變數與多個自變數間的回歸，多元回歸是多個因變數與多個自變數間的回歸。這個在做統計和撰寫**的時候，有很多人都會弄混或寫錯。
3樓：
線性回歸和非線性回歸沒有實質性的區別,都是尋找合適的引數去滿足已有資料的規律.擬和出來的方程（模型）一般用來內差計算或小範圍的外差.
4樓：天藍
特地上課問了老師。多重回歸的英文是「multiple regerssion」,而多元回歸是「multivariate regression」。兩者為不同概念，前者是乙個因變數與多個自變數間的回歸，後者是多個因變數與多個自變數間的回歸。
5樓：匿名使用者
多元是不同種類，平行關係；多重是同一種的加強補償，遞增補償關係
6樓：匿名使用者
網頁鏈結
雖然問題已經過去很久了，因為我剛剛也在遇到這個問題，發現這個課件講的很清楚，希望對後面不明白這個問題的小夥伴有用~
7樓：匿名使用者
廣義線性模型從字面上來理解應該是比一般線性模型更「厲害」的一種，呵呵。
一般我們常常接觸的logistic回歸,probit回歸，poisson回歸都是廣義線性模型的一種；
單因素方差分析、析因設計、重複測量方差分析、多元線性回歸之類的都算是一般線性模型（glm）的特例吧。我記得張文彤曾經說過廣義線性模型是一般線性模型的推廣，主要從兩個方面：
1.通過指定因變數的分布，如poisson回歸等2.通過鏈結函式，把因變數的取值變換到自變數的線性**取值範圍內。如logistic回歸
8樓：丿斷橋丨殘雪
大蘇打非常的撒撒旦法
多元回歸分析和回歸分析有什麼區別
9樓：匿名使用者
多元回歸分析和回歸分析的差別？二者沒有差別，僅是叫法不一樣。
多元回歸與多元線性回歸有區別沒？
10樓：匿名使用者
1。 線性回歸和非線性回歸沒有實質性的區別，都是尋找合適的引數去滿足已有資料的規律。擬和出來的方程（模型）一般用來內差計算或小範圍的外差。
2。 y與x之間一般都有內部聯絡，如e=m*c^2. 所以回歸前可收集相關資訊，或可直接應用。
3。 y 和每個x之間作出散點圖，觀察他們的對應關係。如果是線性的，改引數可以適用線性回歸；否則，可考慮非線性回歸。
4。 線性回歸可直接用最小二乘法計算對應係數，對係數做假設檢驗（h0： b＝0， ha：
b<>0)， 排除影響小的變數，再次回歸即可； 非線性可以考慮對x或y作變換，如去對數，平方，開方，指數等，盡可能轉化為線性回歸即可。
5。參考擬和優度r^2 和方差s，對模型的準確性有一定的認識。
多元線性回歸與一元線性回歸有何不同
11樓：夏侯輕依
一元線性是說乙個解釋變數對被解釋變數的影響.多元線性則是多個解釋變數對被解釋變數的影響.計算一元線性回歸方程的最小二乘法是整個回歸思想中的核心.
在多元線性回歸方程中,由於變數的增多,最普遍的會出現異方差性,還會有時序性等影響著回歸方程的擬合度,所以這裡還要做逐步回歸去剔除變數,這就要用到一元線性回歸方程.現在我們也可以通過spss和eviews等軟體來計算這些.望採納
多項式方程問題，高等代數 多項式問題
這個是沒有明確的辦法的，在 高等代數 上面也只是肯定了n次方程有n個復根，並指出了沒有根的乙個具體求法。如果非要求了，或許你可以先利用 重因式 這節最後的那個公式，先化成只有單根的代數式，這樣更容易配方一些。3次和3次以上的代數方程，如果要你求解，肯定要有乙個比較常見的根，比如 1，2，之類。當然，...
單項式和多項式的定義，單項式 多項式 整式的概念
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多項式除以單項式，多項式除以單項式的法則
1.乙個矩形的寬為a,面積為a的立方 2ab a，求矩形的長.a的立方 2ab a a a的平方 2b 12.圓柱體的體積是2 x的立方 3 x的平方，底面半徑為x，圓柱體的高是多少？2 x的立方 3 x的平方 x的平方 2x 3 x的平方 x的平方 2x 3 如有幫助，請採納。謝謝。這可是最先回答...