六西格瑪（SixSigma）的世界總是那么晦澀難懂，我們慢慢嚼爛它.

1. 什么是多元回歸？

多個(gè)自變量的回歸問題就是多元回歸

2. 什么是多元線性回歸？

因變量和自變量線性關(guān)系時(shí)，為多元線性回歸

3. 最后那個(gè)誤差項(xiàng)是什么意思？

誤差項(xiàng)就是自變量無法解釋的變異部分

4. 多元回歸有假定條件嗎？

有，現(xiàn)有的分析都有假設(shè)條件，沒有就沒法分析。

a. 誤差項(xiàng)的期望為0

b. 誤差項(xiàng)的方差都相等

c. 誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布N(0,?2)

6. 什么是估計(jì)回歸方程？

和一元回歸方程一樣，多元回歸方程用樣本去估計(jì)系數(shù)β（1,2….n），就叫估計(jì)回歸方程。

5. 它表示什么意思呢？

他表示在因變量中y的變差 被 估計(jì)回歸方程 能解釋的比例。

6. 什么是多重共線性？

當(dāng)回歸方程中多個(gè)自變量之間，彼此存在相關(guān)，就會(huì)提供多余的信息，在預(yù)測中提供的信息也就是重復(fù)的，就稱為多重共線性。

7. 為什么存在多重共線性不好？

因?yàn)樽兞恐g存在關(guān)系，會(huì)使回歸的結(jié)果混亂?？赡苁够貧w系數(shù)βi的正負(fù)號(hào)相反。

當(dāng)存在多重共線性，對(duì)回歸系數(shù)的解釋是非常危險(xiǎn)的。

8. 如何判定多重共線性？

a. 模型中各對(duì)自變量之間顯著相關(guān)

b. 當(dāng)模型的線性關(guān)系F檢驗(yàn)顯著時(shí)，幾乎所有回歸系數(shù)βi的t檢驗(yàn)卻不顯著

c. 回歸系數(shù)的正負(fù)號(hào)與預(yù)期相反

d. 容忍度與方差擴(kuò)大因子VIF （variance inflation factor） VIF 越大，多重共線性越嚴(yán)重，一般大于10時(shí)，存在嚴(yán)重的多重共線性。