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比如，房屋的价格是因变量，而自变量很多，例如房屋所占平方大小、房屋建造距今时间、房屋所在的地段和周围配套设施等等。
从理论上说，用于计算回归模型样本的容量至少要比自变量的数量多一个。也是说，对于一个拥有四个自变量的模型，必须的最小样本的数量是五个。实务中，样本数量应该至少是自变量数量的四倍。否则，模型是毫无意义的。
【例题】一所大学的管理委员会认为高考的分数、高中平时成绩以及高中课程的严格程度是预测本科成绩最重要的变量。预测本科绩点的最佳方法是：
a.多元回归分析 b.指数平滑法
c.双变量回归分析 　d.自回归模型

【答案】a
【解析】
多元回归分析能够使我们考虑三个变量。选项b不正确，因为指数平滑是一种时间序列方法。选项c不正确。在双变量回归分析中只有一个自变量，而我们有三个。选项d不正确，自回归模型也使用双变量回归分析。
与简单回归类似，多元回归也使用多元判定系数R2。如果R2是0.75，表明因变量中75%的差异能够被模型中所有的自变量所解释。
并不是所有的自变量都能够解释因变量的差异。t检验能够检验每个自变量作用是否显著。t检验可以检验任何一个自变量的显著性。而F检验可以检验整体回归模型的显著性。
用于预测的回归模型应只包含显著的自变量。如果不显著的自变量存在，必须移除这些自变量后才能用回归模型进行预测。
总结一下，因变量同一个以上的自变量的回归分析是多元回归分析。回归时，样本数量应该至少是自变量数量的四倍。
（4）回归模型中存在多重共线性的症状
当模型中的自变量之间存在强相关性时（总资产，销售收入），就会出现多重共线性的状况。多重共线性对回归模型具有负面的影响——回归系数的符号与预期的符号相反，并会对t检验产生影响。
导致多重共线性的自变量对于模型不是必须的，因此可以移除出去同时不会对模型产生任何削弱作用。
（5）回归模型中的哑元变量
当回归模型的自变量是名义变量或序数变量时，我们称之为定性自变量。例如，在一个预测利润的模型中，客户的性别（男性或女性）就是名义变量。
为了给定性变量分配数值，我们在回归模型中加入了哑元变量。加入哑元变量的规则是：如果定性变量有两个类型（例如，男性或女性），那么增加一个哑元变量；对于两个以上的类型，需要增加的哑元变量数为类型数减一（例如，对于4个类型，增加3个哑元变量）。哑元变量的取值是零或一，他们在回归模型中将反映定性变量对因变量的影响。比如对于性别，加入一个哑元变量，男性取1，女性取0。
（6）计量经济学
将统计方法应用到经济数据中的学科被称为计量经济学。它分析经济变量之间的关系。计量经济学中通常使用多元回归分析。
比如，最近发生的事件使一个电力公司已有的时间序列模型无法用于预测目前的实际情况。这个公司需要建立一个新的经济计量模型，以在各个因素的基础上预测电力的需求。这些因素有：（1）气候，（2）人口，以及（3）工业总产值。因为存在三个自变量，所以使用多元回归。
【例题】对经济变量之间的关系进行的统计分析被称为：
a.宏观经济学 b.经济计量学
c.微观经济学 d.社会经济学

【答案】b
【解析】
经济计量学使用统计方法来研究经济数据之间的关系。选项a不正确，因为宏观经济学和微观经济学不使用统计分析。他们是对经济理论的分类。宏观经济学处理的是经济总体的行为，例如GNP和就业水平。选项c不正确，因为微观经济学处理的是经济个体的行为，例如消费者和公司。选项d不正确，以为社会经济学是将社会因素和经济因素联系起来的学科。
3.敏感性分析
敏感性分析用于评估输入值的变化如何影响模型或系统的输出值。
例如，基金经理使用敏感性分析方法，可以判断某只股票价格变化一个百分点，资产组合最优比例会相应发生什么变化。
敏感性分析还可以应用于制造、线性规划、财务、网络以及存货等方面。
【例题】在动态环境中建立的本量利模型决定了估计变量可以在限制范围内变化。用估计变量的所有可能值对模型进行的测试被称为：
a.敏感性分析 b.统计估计
c.统计假设检验 　d.时间序列研究

【答案】a【解析】
敏感性分析揭示了一个或多个输入变量的变化对于输出结果的影响。选项b不正确，因为统计估计是指参数估计。选项c不正确，因为统计假设检验是指有关估计参数假设的检验。选项d不正确，因为时间序列研究涉及预测数据随时间变化的情况。

（责任编辑：中大编辑）