基本原理
简单线性回归拟合直线y＝a＋bx，最小二乘法使残差平方和最小。回归系数b表示x增加1单位时y的平均变化，R²表示模型解释了y变异的比例。“回归”源于高尔顿发现高个父母的子女身高趋向平均。
类型与注意事项
多元回归可在控制其他因素后估计效应，二分类结果用逻辑回归。系数显著不代表因果，要注意遗漏变量、多重共线性、异常值和外推。残差离散度用标准差概括。
常见问题
- R²越高越好吗？
- 不一定，变量越多R²越高，应看调整R²。
- Excel能做吗？
- 能，用数据分析工具或LINEST。
来源核查日期：2026-10-26
参考文献
- Galton, F. (1886). Regression towards mediocrity in hereditary stature. Journal of the Anthropological Institute, 15, 246–263.
- James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2021). An Introduction to Statistical Learning (2nd ed.). Springer.
- Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics (7th ed.). Cengage.