问：求一份计量经济学论文，多元线性回归模型，有数据来源，用eviews分析的过程，谢谢 ！！！
- 答：最好有以下几块东西
1、选定研究对象
（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）
2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。
（ 作出相应的说明 ）
3、确定理论模型或函数式
（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）
（二）数据的收集和整理
（三）数据处理和回归分析
（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）
（四）回归结果分析和检验
（写出模型估计的结果）
1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？
2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验
3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。
4、模型的稳定性检验。
（五）模型的修正
（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）
（六）确定模型
（七）预测
问：论文数据里必须得有多元线性回归吗
- 答：论文数据里必须有多元线性回归。
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。
事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。
因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
问：多元线性回归和多重线性回归的区别及联系
- 答：多重回归是一个因变量与多个自变量间的回归，多元回归是多个因变量与多个自变量间的回归。这个在做统计和撰写论文的时候，有很多人都会弄混或写错。
- 答：一、自变量的数据类型不同
多元线性回归：多元线性回归的自变量X的数据类型是连续型变量。
多重线性回归：多重线性回归的自变量X的数据类型可能存在多种数据类型，例如性别等的离散型变量。
二、方程不同
多元线性回归：多元线性回归的方程中没有随机变量。
多重线性回归：多重线性回归的方程中有随机变量。
三、因变量的值不同
多元线性回归：多元线性回归的回归方程求出的是因变量y的平均值。
多重线性回归：多重线性回归的回归方程求出的是因变量y的平均预测值。
扩展资料
多重线性回归的条件：
1、因变量为连续性变量
2、自变量不少于2个
3、因变量与自变量之间存在线性关系
4、样本个体间相互独立（由Durbin-Waston检验判断）
5、等方差性：各X值变动时，相应的Y有相同的变异度
6、正态性：给定各个X值后，相应的Y值服从正态分布
7、不存在多重共线性
参考资料来源： - 答：线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.
- 答：广义线性模型从字面上来理解应该是比一般线性模型更“厉害”的一种，呵呵。
一般我们常常接触的logistic回归,Probit回归，Poisson回归都是广义线性模型的一种；
单因素方差分析、析因设计、重复测量方差分析、多元线性回归之类的都算是一般线性模型（glm）的特例吧。我记得张文彤曾经说过广义线性模型是一般线性模型的推广，主要从两个方面：
1.通过指定因变量的分布，如Poisson回归等
2.通过链接函数，把因变量的取值变换到自变量的线性预测取值范围内。如logistic回归 - 答：.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.
- 答：虽然问题已经过去很久了，因为我刚刚也在遇到这个问题，发现这个课件讲的很清楚，希望对后面不明白这个问题的小伙伴有用~
- 答：多元是不同种类，平行关系；多重是同一种的加强补偿，递增补偿关系
- 答：特地上课问了老师。多重回归的英文是“multiple regerssion”,而多元回归是“multivariate regression”。两者为不同概念，前者是一个因变量与多个自变量间的回归，后者是多个因变量与多个自变量间的回归。
- 答：逐步回归只是回归过程采用的其中一种方法而已。
多元线性回归可以和非线性回归相区分，
也就是解释变量和被解释变量之间建立
的回归方程，如果是线性的，则是线性回归，否则是非线性回归。
多元逐步回归是回归分析建模的一种，举个例子来说，现在有一个因变量
A
，建
模的时候可能的解释变量有
5
个，分别是
B1,B2,B3,B4
和
B5
，但是搞不清楚
5
个
变量哪些是解释变量，
哪些是干扰变量，
所以就想到把变量采用不同的方法放到
模型中去进行回归建模，
放变量的方法具体有可分为
Enter
法、
Forward
前进法、
Backward
后退法、
Stepwise
逐步回归法等。
当然你最终建立的模型可以是线性
的，也可以是非线性的。
SPSS
里线性回归过程，操作的菜单：
Analyze
——
Regression
——
Linear
，回
归过程解释变量的方法默认的时候
method
是
Enter
法，如果是逐步回归则采用
Stepwise
，当然因为选的是线性回归过程，只能建立出线性回顾模型 - 答：大苏打非常的撒撒旦法
