经典多元回归分析不能实时跟踪响应变量的动态变化，而且样本中少量病态数据的出现影响拟合效果。针对该问题，运用灰色组合预测方法剔除了自变量观察数据中的噪声污染，对传统的多元线性回归分析方法进行了改进，建立了灰色组合多元线性回归分析模型。最后，通过实例说明模型具有较高的预测精度。

基于jupyter notebook的python编程—–利用梯度下降算法求解多元线性回归方程，并与最小二乘法求解进行精度对比目录一、梯度下降算法的基本原理1、梯度下降算法的基本原理二、题目、表格数据、以及python环境搭建1、多元线性回归分析求解题目2、准备的多元线性回归方程的变量的表格数据3、搭建python环境三、梯度下降算法求解多元线性回归的方程的python代码实现1、导入基本库、数据，并为变量赋值2、定义系数初始值以及学习率和迭代次数3、定义最小二乘法函数-损失函数（代价函数）4、定义梯度下降算法求解线性回归方程系数python函数5、代用函数，进行系数求解，并打印6、画出回归方

基于MATLAB的多元非线性回归模型学习资料

包括多元分析，聚类分析，判别分析，因子分析和主成分分析资料

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“向上+多元”成中国车市主旋律：细分车市洞察报告2021终版-易车-2021.8.2-131页.pdf

易车研究院-汽车行业细分车市洞察报告（2021）：“向上+多元”成中国车市主旋律.pdf

ARfit 是 Matlab 模块的集合，用于 * 估计多元自回归 (AR) 模型的参数， * 拟合 AR 模型的诊断检查，以及 * 分析拟合 AR 模型的特征模态。