多元回归中的互补现象有哪些
为什么要有多元回归？你挣得工资可不只是受学历影响的哦，还存在着其他关键因素，这时候一元显然不够的·呢。
2.从二元线性回归开始
仍旧是残差平方和最小估计参数值（这时候有三个）
科布道格拉斯生产函数（1928年俩人做了回归，1896年就有人提出了）是个很好的例子：
取对数由乘积式变成加减，就把非线性变成了线性函数,利用软件回归 reg lny lnk lnl
原始数据就24 个，俩人获得这些还颇费周折，
回归结果 高达0.957，于是 后来就被命名，广泛应用了啦
3.多元回归的OLS估计量推导（证明方法与一元回归相同）
结论：拟合优度同理，
补充其缺点：随着x的数量增多，那么 只增不减，受到样本数量的影响可不行，于是我们引入校正的拟合优度，对变量过多，罗里吧嗦的模型进行“惩罚“
校正后的拟合优度：分子除n-K 分母除n-1 (自变量个数就是K) 缺点：可能为负值
解释自由度：在计算作为估计量的统计量时，引进一个统计量就会失去一个自由度。
通俗点说，一个班上有50个人，我们知道他们语文成绩平均分为80，现在只需要知道49个人的成绩就能推断出剩下那个人的成绩。你可以随便报出49个人的成绩，但是最后一个人的你不能瞎说，因为平均分已经固定下来了，自由度少一个了。
简单点就好比你有一百块，这是固定的，已知的，假设你打算买五件东西，那么前四件你可以随便买你想买的东西，只要还有钱的话，比如说你可以吃KFC可以买笔，可以买衣服，这些花去的钱数目不等，当你只剩2块钱时，或许你最多只能买一瓶可乐了，当然也可以买一个肉松蛋卷，但无论怎么花，你都只有两块钱，而这在你花去98块那时就已经定下来了。 （这个例子举的真不错！！）
4.古典模型的线性回归假定有啥用？
确保OLS得出的参数估计量有很好的性质，说白了得不是学术垃圾，满足几条假定便有价值
5.说一说哪几条假定吧。
1.线性假定，指的是参数线性于y，可不是x,对哪个x求导就可以得到哪个的边际效应，如果边际效应有递增或
研究一个因变量、与两个或两个以上自变量的回归。亦称为多元线性回归，是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法。在处理测量数据时，经常要研究变量与变量之间的关系。变量之间的关系一般分为两种。一种是完全确定关系，即函数关系；一种是相关关系，即变量之间既存在着密切联系，但又不能由一个或多个变量的值求出另一个变量的值。例如，学生对于高等数学、概率与统计、普通物理的学习，会对统计物理的学习产生影响，它们虽然存在着密切的关系，但很难从前几门功课的学习成绩来精确地求出统计物理的学习成绩。但是，对于彼此联系比较紧密的变量，人们总希望建立一定的公式，以便变量之间互相推测。回归分析的任务就是用数学表达式来描述相关变量之间的关系。一般来说，多元回归过程能同时提供多个备选的函数关系式，并提供每个关系式对实验数据的理解能力，研究者可以结合自己的理论预期，据此作出选择。
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