多元回归分析影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,n)之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。 预报量y：每平方米幼虫010头为1级，1120头为2级，2140头为3级，40头以上为4级。 预报因子：x1诱蛾量0300头为l级，301600头为2级，6011000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0150块为1级，15l300块为2级，301550块为3级，550块以上为4级；x3降水量010.0毫米为1级，10.113.2毫米为2级，13.317.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0
