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大家好，最近几天正值期末考试，大家都有点累了，于是我们打算出几期关于复习总结统计知识点的推文，以一种独特的视角去讲解知识点，把知识点串起来，并且使知识点生动活泼起来，权当是给关注的朋友们一点点放松和快乐。
明天会出一期关于统计知识点总结的推文，敬请关注！
话不多说，今天要讲解的知识点很重要，主要是关于多重回归的理解以及分析过程：
在此声明：本文主要通过一种另外的视角诠释对多重回归的理解以及分析过程，方便大家记忆以及入门快速掌握知识框架，提纲挈领，更好的复习理解：
下面开始：你（阳光）对我（花朵）有影响，他（温度）对我（花朵）也有影响，啊，她她她（雨水）对我也有影响，我难道是万人迷吗（花朵自述），太太太自恋了，哈哈哈。他们和我有关系吗，呸，他们和我有影响吗？
啥子影响，线性影响，不信你瞧，此处有式子，上图，这个式子是类比哈。
万人迷说，我和你们都有影响，那与每个因素之间的影响分别叫做β1，2，3，到n吧。β怎么测呢？最小二乘看差距（使用最小二乘法进行测量），我和理想男神Y均值的差距吧。
那你们会影响我什么呢？
举例说明：你影响我赚钱，他影响我心情，而你影响我吃饭，你们对我都有影响，那到底谁的影响大呢?
不，我不管，你们谁能影响我赚钱最多，谁的影响就最大，（这里主要是指影响因素对因变量Y的影响，必须要有一个评价标准）去校正吧，万人迷的宝宝们。
咦，我在想，你们影响我，你们所代表的总体是否也会影响我呢？
顺口溜来了：
原假不是β全为零，方差分解决定系数断亲疏，越大越亲，不行要矫正。（此句解释主要是;原假设假设β全为零，使用的是单因素方差分解的方式得到自变量对Y的取值的影响，用SS回归来表示，而总的变异用SS总来表示，随机误差用SS残差来表示，决定系数是指SS回归比上SS总，系数越大，X对Y的影响就越大，X对Y的影响还可以矫正，以去除无关紧要的自变量对Y的影响）。
不，你们骗我，你们在说谎，你们的总体不影响我，那你们为啥影响我，以下是顺口溜：
万语千言不及T检验，T检验原假没影响的p值竟然小于0.05（利用T检验来检验总体偏回归系数是否为零）你们的总体真的不影响我，我信了。
那我该怎么分清你们谁影响我呢？R增大，SS减小，那么就是对我有影响，嗯，还可以通过F检验原假设无影响的P值的大小来看哦。
除此之外，你们对我有影响，还需要前提条件哦，以下是顺口溜:
线性独立正态等方差，有个暗号叫小奈，残差分析残差图，找到小奈刹那间。（小奈指的是线性独立正态等方差）
接下来做多重线性回归还会遇到一些问题哦。以下也是顺口溜哦：
多重共性非交互，马上剔除不后悔，莫等因子变很大，严重共线才后悔。以及：多分变量化二分，哑元过程哑变量。除此别忘了交互要合一。（一些自变量之间互相影响导致对Y产生了很大影响，导致对自变量的筛选出现严重问题，因子指的是方差膨胀因子，无序多分类变量要化成多个二分类变量，这个过程叫做哑元化，这些二分类变量称之为哑变量，如果两个变量具有交互效应，则应将这两个变量合为一个变量）。
好了，今天的分享就到这里了，深夜码字不易，如果你喜欢这篇推文的话，就请点赞关注加收藏，最后别忘记转发哦，你们的支持是我们更新的最大动力。好了，最后祝需要期末考试的朋友们考试取得自己满意的成绩。
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