二三楼的解释已经很清晰了，稍微做个补充吧：多元线性回归在标准化之后也是没有截距的。道理比较简单，就是把变量都进行“趋中化”处理，得到一个个标准正态分布，都是经过零点的，这样会消除截距项。
不过，我们一般都是看非标准化的统计结果，解释不同变量的偏作用

朋友，这是一个好问题。
回归并不单单是一种方法，更是一种思想，关于因果关系的一种解释。无论是计量经济学，还是社会学等其他学科里面的因果解释，本质上的方法都是回归。因为，影响某一个事件的原因可能有许许多多，而并非单一原因，所以，在具体分析中，肯定不会使用一元。
举个例子吧，面板数据，时间序列，逻辑模型，概率模型，无一例外都是用的GLS或者OLS，或者就是OLS衍生出来的其他模型，都是建立在最小二乘法基础上的。
建议可以去读一些专门讲回归分析或者模型的书籍，可以加深理解~

谢谢你，这个问题是好，，主要是是我导师问我的，瞬间我就不会了。恩恩，我懂了，大概就是当英雄被解释变量的因素很多，我们只是想具体研究其中一个解释变量与被解释变量之间关系的时候，会采用多元回归，因为这样可以控制其他变量的影响。。谢谢哦

“多元线性回归在标准化之后也是没有截距的。”请教一下，这句话如果落实到具体的模型中，如何理解呢？可以理解为多元线性回归不需要截距项吗？

“多元线性回归在标准化之后也是没有截距的。”请教一下，这句话如果落实到具体的模型中，如何理解呢？可以理解为多元线性回归不需要截距项吗？

同求啊，现在有个多元回归，加截距项的话检验不显著啊，如果不加截距项的话结果超好，是三元的回归，多谢~~

为了避免虚拟变量陷阱即完全共线性，往往有n组的话就只是引入n-1个虚拟变量，如果一定要引入n个虚拟变量的话，就要设置noconstant。具体的解释可以参照邱嘉平的《因果推断实用计量方法》

在多元线性回归中，是否包含截距项（常数项）主要取决于研究问题的具体情况。一般而言，大部分的多元线性回归模型都包括一个截距项，因为它代表了当所有自变量为0时因变量的期望值。但在某些情况下，你可能选择不使用截距项：

1. **强制通过原点**：如果根据理论或实际情况知道当所有自变量为零时，因变量也必须为零（例如测量物理量的模型中），那么可以不包括截距项。

2. **数据性质决定**：有时数据范围不允许包含截距。比如，在所有自变量都不接近0的情况下，包含截距可能使模型在解释上变得不合理。

3. **简化模型**：在某些情况下，为了简化模型或减少参数数量（特别是在有大量自变量时），可能会选择不使用截距项。

**用与不用截距项的区别**：

- **模型假设不同**：包含截距项意味着模型允许因变量的值在自变量都为0的情况下不是0；而没有截距项则强制模型通过原点，即当所有自变量都是0时，因变量也必须是0。

- **参数估计**：不使用截距项可能会影响其他回归系数的估计。没有截距时，模型中的每个自变量对因变量的影响都被直接估算了，而包含截距则是在控制了基础水平（即截距）之上的影响。

- **预测和解释**：如果模型中包含了截距项，在解释回归系数的意义时会更加直观；而不含截距的模型在解释和应用上可能更复杂，因为它假设所有自变量对因变量的影响是直接线性的且从原点开始。

总之，是否使用截距项应基于理论指导、数据性质以及研究目标综合考虑。正确选择可以提高模型的准确性和可解释性。

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