多自变量多因变量的多元回归中，想要比较自变量对因变量的影响作用大小，如何做？

在多自变量多因变量的多元回归中，要比较自变量对因变量的影响作用大小，通常通过计算每个自变量的系数（regression coefficients）来实现。这些系数表示了每个自变量相对于因变量变化一个单位时的预期效应。系数的绝对值越大，表明该自变量对因变量的影响越显著。

在JavaScript中，如果你有一个实现了多元回归的函数[^1]，比如`fitMultivariateRegression()`，你可以这样操作：

// 假设你有自变量X1, X2 和因变量Y的数据
const X1 = [...];
const X2 = [...];
const Y = [...];

const result = fitMultivariateRegression(X1, X2, Y);
const beta1 = result.beta[0]; // 自变量X1的系数
const beta2 = result.beta[1]; // 自变量X2的系数

// 比较大小以了解哪个自变量的影响更大
if (Math.abs(beta1) > Math.abs(beta2)) {
    console.log('自变量X1的影响大于自变量X2');
} else if (Math.abs(beta2) > Math.abs(beta1)) {
    console.log('自变量X2的影响大于自变量X1');
} else {
    console.log('自变量X1和X2的影响相等');
}

至于自变量选择，"backstep"方法[^2]可能会帮助你进行逐步回归或者岭回归等特征选择技术，以确定最相关的自变量组合，从而提高模型的效率和可解释性。这些方法会在保留主要影响因素的同时，剔除不显著的变量。