具有多个时间点的数据的多变量线性回归我正在测量我国各个城市的垃圾产量。 我有五个自变量作为在 4 个时间点测量的预测变量（结果相同）。
我对时间的影响不感兴趣。 我想知道我的每个变量的回归系数。 为了找出答案，我可以做四个独立的多元回归，每个时间点一个。 但这并不能很好地总结数据，因为我会有四组结果。 所以我的问题是，有没有办法输入所有四个时间点的数据并获得一组回归系数？
分析数据表视窗回复：具有多个时间点的数据的多变量线性回归有很多选择：
1. 首先评估国内（4 个时间点）的一致性，如果这相当一致，您可以取这 4 个点的平均值和标准差（或其他一些适当的枚举统计量）。 您将能够对 5 个独立变量对均值和变异的影响进行建模。
2.如您所愿，您可以分别建模每次并比较4个模型。
3. 您是否预测 5 个自变量中的任何一个会产生潜在或滞后效应？ 如果是这样，您可能想查看时间序列中 4 个点的斜率并将其用作响应变量。
