但由於各個自變量的單元可能紛歧樣，比如說壹個消費水平的關系式中，工資水平、受教育水平、職業、地域、家庭負擔等等因素城市影響到消費水平，而這些影響因素（自變量）的單元顯然是分歧的，因此自變量前系數的年夜小其實不能說明該因素的重要水平，更簡單地來說，同樣工資收入，如果用元為單元就比用百元為單元所得的回歸系數要小，可是工資水平抵消費的影響水平並沒有變，所以得想法子將各個自變量化到統壹的單元上來.前面學到的標準分就有這個功能，具體到這裏來說，就是將所有變量包括因變量都先轉化為標準分，再進行線性回歸，此時獲得的回歸系數就能反映對應自變量的重要水平.這時的回歸方程稱為標準回歸方程，回歸系數稱為標準回歸系數，暗示如下：
Zy=β1Zx1+β2Zx2+…+βkZxk
註意，由於都化成了標準分，所以就不再有常數項a了，因為各自變量都取平均水平時，因變量也應該取平均水平，而平均水平正好對應標準分0，當等式兩真個變量都取0時，常數項也就為0了.多元線性回歸模型的建立多元線性回歸模型的壹般形式為Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+
β_{i}x_{i}h_{i}+υ_{i}
β
i
x
i
h
i
+υ
i
=1,2,…,n其中 k為解釋變量的數目，
β_{j}
β
j
=（j=1,2,…,k)稱為回歸系數（regression coefficient).上式也被稱為總體回歸函數的隨機表達式.它的非隨機表達式為E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki
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多元線性回歸的計算方法
多元線性回歸的計算方法之遲辟智美創作
摘要
在實際經濟問題中，壹個變量往往受到多個變量的影響.例如，家庭消費支出，除受家庭可支配收入的影響外，還受諸如家庭所有的財富、物價水平、金融機構存款利息等多種因素的影響，暗示在線性回歸模型中的解釋變量有多個.這樣的模型被稱為多元線性回歸模型.
多元線性回歸的基來源根基理和基本計算過程與壹元線性回歸相同，但由於自變量個數多，計算相當麻煩，壹般在實際中應用時都要借助統計軟件.這裏只介紹多元線性回歸的壹些基本問題.
但由於各個自變量的單元可能紛歧樣，比如說壹個消費水平的關系式中，工資水平、受教育水平、職業、地域、家庭負擔等等因素城市影響到消費水平，而這些影響因素（自變量）的單元顯然是分歧的，因此自變量前系數的年夜小其實不能說明該因素的重要水平，更簡單地來說，同樣工資收入，如果用元為單元就比用百元為單元所得的回歸系數要小，可是工資水平抵消費的影響水平並沒有變，所以得想法子將各個自變量化到統壹的單元上來.前面學到的標準分就有這個功能，具體到這裏來說，就是將所有變量包括因變量都先轉化為標準分，再進行線性回歸，此時獲得的回歸系數就能反映對應自變量的重要水平.這時的回歸方程稱為標準回歸方程，回歸系數稱為標準回歸系數，暗示如下：
Zy=β1Zx1+β2Zx2+…+βkZxk
註意，由於都化成了標準分，所以就不再有常數項a了，因為各自變量都取平均水平時，因變量也應該取平均水平，而平均水平正好對應標準分0，當等式兩真個變量都取0時，常數項也就為0了.
更新1:我說的是二手房置業市場！這不是壹個等待居屋的申請。居屋商品會越賣越少嗎？因為* * *是非賣品。
更新二:買了左手居屋方案，能不能按市場價賣回去，還剩幾十萬？
更新三:我說“居者有其屋”，並不是指居者有其屋甚至比私人屋更好(當然居者有其屋甚至比私人屋更好)。因為購買私人屋苑，市場價格對每個人都是平等的。如果妳購買居屋，只有綠表