多元回归分析和线性回归分析差别

多元回归分析和线性回归分析都是统计学中的经典分析方法，它们的主要差别在于自变量的数量。

线性回归分析是一种用于研究两个变量之间关系的统计学方法。它假设两个变量之间存在线性关系，并通过一条最佳拟合直线来描述这种关系。线性回归模型只考虑一个自变量和一个因变量之间的关系，因此它是一元回归模型。

多元回归分析是一种用于研究多个自变量与一个因变量之间关系的统计学方法。它假设多个自变量和因变量之间存在线性关系，并通过一个最佳拟合超平面来描述这种关系。多元回归模型考虑了多个自变量和一个因变量之间的关系，因此它是多元回归模型。

因此，多元回归分析比线性回归分析更加复杂，可以考虑多个自变量对因变量的影响，但也需要更多的数据和更复杂的统计分析方法来支持分析。