二多元线性回归方程的建立ˆˆˆˆˆˆ用最小二乘法解正规方程组，使残差平方和最小。ˆˆˆ用最小二乘法解正规方程组，使残差平方和最小。表名糖尿病人的血糖及有关变量的测量结果总胆固醇甘油三酯胰岛素糖化血红蛋白血糖序号量顺序不同分前进法后退法与逐步回归法，共同特点是每步只引入或剔除个自变量。对的取舍要进行检验残回计算进行到第步时方程中自变量个数回的偏回归平方和残残差平方和前进法只选不剔开始方程中无自变量，然后从方程外选取偏回归平方和最大的自变量作检验以决定是否选入方程，直至无自变量可以引入方程为止。缺点后续变量的引入可能使先前引入的变量变的不重要。入入,入选后退法只剔不选开始方程中包含全部自变量，然后从方程中选取偏回归平方和最小的自变量作检验以决定是否从方程中剔除，直至无自变量可以从方程中剔除为止。缺点当些自变量高度相关时，可能得不出正确结果。出出,剔除逐步回归法先选后剔，双向筛选开始方程中无自变量，从方程外选取偏回归平方和最大的自变量作检验以决定是否选入方程每引个自变量进入方程后，从方程中选取偏回归平方和最小的自变量作检验以决定是否从方程中剔除直至方程外无自变量可引入，方程内无自变量可剔除为止。出出,剔除内剔入入,入选外引入值定的越小选取自变量标准越严，被选入方程内自变量数越少。入值越大则反之。小样本入，出。大样本入，出。入出，以免上步剔除后下步又被选入名糖尿病人血糖及有关变量逐步回归过程入，出步骤引入变量剔除变量变量数回残值值选前先建立个直线回归方程选前先建立个含个自变量个含个自变量的多元线性回归方程。,残回第步选,残回第二步剔无，选,残回第三步剔无，选,残回第四步剔无，选,残回第五步剔逐步回归方程的方差分析表变异来源自由度总变异回归残差回归系数的估计与假设检验结果变量常数项甘油三酯胰岛素糖化血红蛋白ˆ第三节多元线性回归的应用及注意事项多元线性回归的应用影响因素分析年龄饮食习惯吸烟状况工作紧张度家族史高血压的意义为在其它自变量保持不变时，增加或减少个单位时的平均变化量。故可排除混杂因素。多元线性回归分析第章第二军医大学卫生统计学教研室张罗漫讲课内容第节多元线性回归重点第二节自变量选择方法重点第三节多元线性回归的应用及注意事项第节多元线性回归多元线性回归模型表名糖尿病人的血糖及有关变量的测量结果总胆固醇甘油三酯胰岛素糖化血红蛋白血糖序号表多元回归分析数据格式例号多元回归多个，多个多重回归个，多个常数项偏回归系数在其它自变量保持不变时，增加或减少个单位时的平均变化量。去除个自变量对影响后的随机误差。多元线性回归模型应用条件与，之间具有线性关系各个间相互服从均数为方差为的正态分布。多元线性回归分析步骤根据样本数据求得模型参数估计值对回归方程及各作假设检验。ˆ二多元线性回归方程的建立ˆˆˆˆˆˆ用最小二乘法解正规方程组，使残差平方和最小。ˆˆˆ用最小二乘法解正规方程组，使残差平方和最小。表名糖尿病人的血糖及有关变量的测量结果总胆固醇甘油三酯胰岛素糖化血红蛋白血糖序号ˆ三多元线性回归方程的假设检验及评价回归方程的假设检验及评价方差分析法残回残回回总残回,