回归中的多变量、多因素、多重、多元有什么区别？

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在回归分析中，经常看到多变量回归、多因素分析、多重线性回归、多元logistic回归等诸如此类的名词。这些所谓的多变量、多因素、多重、多元，是否一回事？很多初学者都会比较迷惑，本文主要对此做一阐述。 回归分析中，主要就是因变量和自变量，大多数的回归模型的形式都是如下所示： 因变量（或因变量的变换）=截距+回归系数*自变量（可以是多个自变量） 它反映了1个或多个自变量是如何影响因变量的。 因此，关于多变量、多因素、多重、多元，也就是如何对应因变量和自变量。 为了简单起见，下面都以线性回归为例来说明，其它如logistic回归、Poisson回归等都一样。 （1）简单（simple）线性回归 简单线性回归模型（ simple linear regression model ）是指1个因变量、1个自变量的模型，如下： （2）多因素（multivariable）或多重（multiple）线性回 ………………………………