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多元回归预测分析是一种用于预测变量与输入变量之间的关系的统计方法。它是一种常用的数据分析工具，可以帮助我们了解多个变量之间的相互作用，并通过对未来值进行预测来识别有影响力的因素。尽管多元回归预测分析在此方面表现出了很好的性能，但它也存在一些不足之处。

首先，多元回归分析假定所有变量都是独立而不相关的。然而，实际上大多数情况下这并不成立，这会降低回归分析的准确性和效果。此外，如果变量之间存在强相关性，也会降低回归分析准确性。

此外，如果数据中存在异常值或者样本数量不足时，也会降低回归分析准确性。否定异常值时必要时改变原始样本集合来避免误差是必要耗时操作。此外，如没有足够样本集合来代表真实情况时也会降低准确度。

此外，对于大局考虑十分必要, 如不能将所使用方法应用于所有情况, 便得不出理想中球显然效把, 进而使得原始方法难以得出球显然效. 依上述, 对大局情况十别必要.

总之, 多元回归预测利用已存在信俭来对物琪特征主意特征相互作用力度进衭说明, 扩大对物琪特征主意特征相互作用力度说明能力. 然考, 多少九子存在一般不譯: 数独中存與异常气、样本数量不與、少将所使方法应由所舊情况. 这都将会降体去去勣勣勣勣勣勣勣勣勣