回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。主要有回归直线方程。
当几个变量有多重共线性时，多元回归分析得出的回归方程，靠手算精确值计算量太大，所以只能得出估计值。
另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a、b，从而得到回归直线方程。
使用回归分析的好处良多。具体如下：
它表明自变量和因变量之间的显著关系。
它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。z回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。主要有回归直线方程。
当几个变量有多重共线性时，多元回归分析得出的回归方程，靠手算精确值计算量太大，所以只能得出估计值。
另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a、b，从而得到回归直线方程。
扩展资料：
若在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。
因为模型中有残差，并且残差无法消除，所以就不能用二点确定一条直线的方法来得到方程，要保证几乎所有的实测值聚集在一条回归直线上，就需要它们的纵向距离的平方和到那个最好的拟合直线距离最小。
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当几个变量有多重共线性时，多元回归分析得出的回归方程，靠手算精确值计算量太大，所以只能得出估计值来自：求助得到的回答本回答被提问者和网友采纳