你们好，最近小艾特发现有诸多的小伙伴们对于多元非线性回归模型，线性回归模型这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。

1、 线性拟合原理介绍

2、 做一个散点图来观察趋势。

3、 变量的预筛选。p值为0.252，无统计学意义；p值为0.002，有统计学意义；都有统计学意义。因此，[工业用地]被排除在建模之外。

4、 得到结果。造成这种现象的原因是：多重共线性。但是，总模型的方差分析是有意义的。继续消除。

5、 继续调查残差分布。从统计图可以看出，分布基本对称，都在3以内。和之前的散点图有点不成比例，不过还是以这个残差图为准。最后还是要看残。

6、 使用backward方法自动过滤变量。得到分析结果。

7、 同样的操作，【正向】法。【循序渐进】法是向前和向后的结合。实际操作中，手动筛选和自动筛选相结合！

以上就是线性回归模型这篇文章的一些介绍，希望对大家有所帮助。