上一期，我們分享了如何用stata做一元線性回歸模型，不知道同學們學的怎麼樣呢？有沒有自己動手操作一遍呢？這一期：我們將學習如何用stata做多元線性回歸模型！這些是小王（邀請者）最近學習計量時的一些心得和體會，希望能與大家一起分享。其實，在對一元線性回歸模型有了初步的了解之後，在學習多元線性回歸模型就相對簡單多了，一起往下看吧？
多元線性回歸是什麼什麼是多元線性回歸？
多元線性回歸：在回歸分析中，如果自變量的個數是兩個或是兩個以上，就被稱之為多元回歸。實際分析當中，一種現象往往是與多種因素相互聯繫的，多個自變量的最優組合對因變量進行估計或者預測，往往比只用一個自變量估計或預測會更加有效，也比較符合實際情況。因此，多元線性回歸模型的意義相對來說會更好一些。
什麼情況下做多元線性回歸？
多元線性回歸，通常是指某種市場現象受兩個或者多種因素的影響，同學們需要挑選合適的變量進行搭配，然後建立多元線性回歸模型。同時，同學們需要注意變量的選取是否合適？變量之間有無影響？做好多元線性回歸模型之後，也要做相應的檢驗，進而判斷模型的搭建是否合理。
什麼情況下做多元線性回歸在Stata中如何做多元線性回歸模型？具體操作步驟是什麼？
打開stata軟體，將準備好的數據輸入進去：粘貼複製（點擊Data Editor，將準備好的時間序列數據、截面數據粘貼進去即可），關於如何在Stata中輸入數據，大家可以在百度上搜索相應的視頻進行觀看。對輸入的數據進行命名，點擊右上角Variables中的變量，然後在下方的Name中進行新的命名。命名完成之後，可在主頁面看到新的命名已經生成。在Command欄中，輸入回歸指令regress，可簡寫為reg。與一元線性回歸（reg Y X1）類似的是，這裡要添加多個變量：reg Y X1 X2 X3 X4 X5 X6，回車就可以了。最後，結果會在result中顯示出來。變量選取的恰當與否，決定著多元回歸模型的擬合程度高低。需要注意的是：多元線性回歸模型也要進行相應的檢驗。比如說：異方差的檢驗、多重共線性的檢驗、序列相關性的檢驗，千萬不要忘了哦。
Stata中如何進行多元線性回歸步驟以上就是小王關於多元線性回歸模型的思考與實踐體會。相信同學們在今後的學習當中會逐漸接觸到多元線性回歸模型，到時候不妨一起分享一下學習體會哦？期待您的回覆~