二元线性回归模型是一种统计分析方法，用于研究两个自变量（独立变量）与一个因变量（依赖变量）之间的线性关系。该模型通过拟合一个线性方程来预测或解释因变量的变化，基于两个自变量的值。模型的一般形式可以表示为：Y=β₀+β₁X₁+β₂X₂+ε其中：-Y是因变量-X₁和X₂是两个自变量-β₀是截距项（当所有自变量为零时Y的值）-β₁和β₂是各自变量的回归系数，表示在其他变量保持不变时，该自变量对因变量的影响程度-ε是误差项，代表模型未能解释的随机变异二元线性回归模型通过最小二乘法估计参数，目标是使预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。该模型在经济学、社会科学、医学研究等领域有广泛应用，能够帮助研究者理解多个因素对某一结果变量的联合影响。使用该模型时需要注意满足一些基本假设，包括线性关系、误差项的正态性和同方差性等。模型的拟合优度通常通过R²等统计量来评估。