多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。在多元线性回归中，通过对多个自变量进行线性组合，来预测因变量的值。与简单线性回归相比，多元线性回归可以考虑多个自变量之间的相互影响。 假设我们有n个观测样本，其中每个样本有k个自变量和一个因变量。多元线性回归模型可以表示为： Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + βₖXₖ + ε 其中，Y表示因变量的值，X₁、X₂、...、Xₖ表示自变量的值，β₀、β₁、β₂、...、βₖ表示回归系数，ε表示随机误差项。 多元线性回归的目标是通过最小化观测值与回归模型预测值之间的残差平方和，来估计回归系数的值。 在实际应用中，多元线性回归可以用于解决诸如销售预测、房价预测、股票收益预测等问题。可以使用统计软件包（如R、Python中的statsmodels、scikit-learn等）来进行多元线性回归分析，并获取回归系数的估计值、残差、回归方程等信息。 [2024-01-02 18:24:50 | AI写代码神器 | 433点数解答]