协变量方差分析和多重线性回归分别用于什么情况？有重合的地方吗？ 他们都属于一般线性模型的特殊情况，其中协方差分析是一部分解释变量是连续的，一部分解释变量是0-1变量。而多重现行回归则要求全部解释变量都是连续变量。
线性统计模型：线性回归与方差分析有答案吗 哪本书啊 出版社 和作者是谁？
单因素方差分析有差异，多因素线性回归分析结果不相关，是为什么 很简单那，因为你这些指标之间存在高度相关性，才会导致你回归的错误
请问多元线性回归模型方差分析不显著，但有单独因子效应分析显著，这可信吗？是否要整个模型显著才行？
用GLM作多因素方差分析和直接用线性回归分析做回归的结果有啥区别？
多因素方差分析与回归分析有什么异同啊？ 1、分析对象2113不同回归分析（regression analysis)是确5261定两种或两种以上变4102量间相互依赖的定量关系的一种1653统计分析方法。多因素方差分析，当有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。2、应用不同多因素方差分析不仅能够分析多个控制变量对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量产生显著影响，最终找到利于观测变量的最优组合。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。3、分析方法不同回归分析方法有Linear Regression线性回归、Logistic Regression逻辑回归、Polynomial Regression多项式回归、Stepwise Regression逐步回归、Lasso Regression套索回归等。多因素方差分析往往选用一般化线性模型(General Iinear Model)进行参数估计。相同点回归分析和多因素方差分析都属于统计学的分析方法。分析几种因素对因变量的影响显著性的时候，选用方。
