多元线性回归分析,模型预测的平均相对误差为多少时可以用模型预测？
在进行多元线性回归分析时，为了评估模型的预测能力，可以使用平均相对误差（Mean Relative Error）进行测量。平均相对误差是预测值与真实值之间相对误差的平均值，即：
其中，$n$表示样本数量，$y_i$表示实际观测值，$\hat y_i$表示模型预测值。由此可得到如下结论：
当模型预测的平均相对误差小于10%时，认为该模型预测相对准确，可以用于预测。这也说明模型的拟合程度较好，较好地反映了自变量和因变量之间的关系。但是，需要注意的是，平均相对误差大小的标准可能会因实际应用目的而有所不同，因此在具体应用过程中需要根据实际情况进行综合评估。
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