当自变量只有是和否时，如何制作多元线性回归分析步骤模型？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-10-08 06:45 标签： 多元线性回归分析步骤

1.多元线性回归因变量除了可以是连续型变量，还可以是二分类，多分类变量吗？-------如果是二分类变量，那就改用LOGISTIC回归好了。多元回归一般就“刻意地分工”去解决连续型的因变量的事儿。

连续型变量要求正态性吗？------一般都希望是正态的。但是这个正态并不是单看应变量，而是应变量和每个自变量的关联后的转型变量。例如预测有线性时的Y/Xi。这个问题若认真起来就讲得太多，所以一般就不强调。

2.多元线性回归的自变量可以是分类变量吗？-------可以。

3.做多元线性回归时候，由于每个自变量的单位可能不一样，需要将各个自变量量化到统一的单位上来吗？如果需要，用什么办法？-------可以不一样。一般不需要统一。加权回归又当别论

------需要提示你更需关注的问题：自变量之间的共线性要给以预估。最好从专业的层面，先剔除那些可能有共线的变量。例如身高和体重，就留一个吧。如此才能使回归结果少出现错误和偏倚

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因变量和自变量来自于理论假设，而不是统计结果。同一个因子分析结果，自变量和因变量可以互换，关键是您假设哪个变量影响另一个变量，被影响者是因变量，影响者就是因变量。（南心网 SPSS因子分析）

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