我有一些数据要运行多次回归。
1-是多元回归正确分析此问题
2-有人可以使用下面的数据集指导我如何在pandas或Minitab中执行此操作
以下是100名随机销售人员的数据样本。
输出指标是每个人每次互动的收入金额（如果客户在90天内取消销售，则可能为负数。）
输入指标是100次互动中每单位类型的销售数量。显然，每次互动销售的单位越多（3种单位），每次互动的收入就越多。如何解释这3个单位类型指标与输出指标之间的关系？我希望能够说X1是0.75而X2是1.0而X3是0.25那么我的Y就是一个特定值。
目前我们正在单独推动每个指标，而不考虑它们的相互作用和依赖关系，这对于预测潜在绩效似乎效率低下。
Person Y X1 X2 X3
1 ($0.81) 0.43 0.54 0.00
2 $3.75 0.67 1.11 0.11
3 $1.76 0.23 0.70 0.00
4 $2.38 0.87 1.24 0.00
5 $5.06 0.62 1.11 0.37
6 $5.35 0.63 1.13 0.25
7 $2.94 0.64 0.76 0.00
8 $2.84 0.51 0.64 0.00
9 $0.35 0.00 0.90 0.00
10 $2.61 0.53 0.92 0.00
11 ($0.31) 0.40 0.27 0.13
12 $4.78 0.41 0.81 0.00
13 $2.76 0.54 1.09 0.00
14 $5.25 0.82 1.09 0.00
15 $2.23 0.14 0.82 0.14
16 $1.45 0.42 0.84 0.00
17 $3.14 0.28 0.99 0.00
18 $4.21 0.71 0.71 0.71
19 $1.33 0.57 0.57 0.00
20 $2.78 0.58 1.01 0.00
21 $1.71 0.29 1.15 0.00
22 $4.43 0.44 0.73 0.15
23 $4.74 0.73 1.17 0.00
24 $1.30 0.44 0.44 0.00
25 $2.68 0.59 0.74 0.15
26 $1.84 0.30 0.74 0.00
27 $3.88 0.74 1.33 0.00
28 $2.11 0.30 0.74 0.00
29 $4.50 0.30 0.60 0.00
30 $3.46 0.60 1.05 0.00
31 $4.07 0.30 1.20 0.00
32 $3.50 0.90 1.20 0.00
33 $1.21 0.30 0.45 0.00
34 $2.55 0.45 0.60 0.15
35 $4.06 0.76 1.06 0.00
36 $0.44 0.46 0.61 0.00
37 $2.00 0.76 0.46 0.00
38 $0.33 0.15 0.77 0.00
39 $2.24 0.61 0.92 0.00
40 $2.81 0.77 1.54 0.00
41 $1.12 0.00 0.31 0.00
42 $1.30 0.15 0.46 0.31
43 $3.05 0.31 1.69 -0.15
44 $3.59 0.62 0.92 0.00
45 $3.17 0.62 1.39 0.00
46 $0.99 0.31 0.00 0.00
47 $2.00 0.63 0.63 0.47
48 $3.90 0.78 1.10 0.00
49 ($0.26) 0.00 0.32 0.00
50 $5.81 0.48 0.95 0.00
51 $1.91 0.16 0.16 0.00
52 $0.55 0.00 0.48 0.00
53 $1.26 0.32 0.64 0.16
54 $2.63 0.80 0.96 0.00
55 $4.00 0.96 1.28 0.00
56 $6.55 0.96 1.59 0.00
57 $1.85 -0.16 0.32 0.32
58 $4.40 1.12 1.60 0.00
59 $0.78 0.32 0.16 0.16
60 $2.33 0.64 0.48 0.16
61 $4.33 0.32 0.97 0.00
62 $2.73 0.97 1.45 0.16
63 $0.89 0.16 0.32 0.00
64 $1.24 0.16 0.32 0.00
65 $2.38 0.33 0.33 0.00
66 $2.97 0.33 0.82 0.00
67 $4.17 0.33 0.82 0.82
68 $1.79 0.33 0.49 0.00
69 $4.14 0.49 0.82 0.00
70 ($0.02) 0.33 0.99 0.00
71 $4.54 0.33 0.83 0.00
72 $3.31 0.50 0.83 0.00
73 $4.71 0.50 1.17 0.00
74 $2.54 0.50 1.01 0.17
75 $2.82 0.34 0.68 0.00
76 $1.76 0.17 0.68 0.00
77 $0.42 0.17 0.34 0.00
78 $2.46 0.51 0.51 0.00
79 $2.75 0.34 0.34 0.00
80 $2.09 0.35 0.69 0.17
81 $3.11 0.52 1.04 0.00
82 $0.79 0.17 0.70 0.00
83 $3.55 0.70 0.87 0.00
84 $0.81 0.52 1.22 0.00
85 $2.50 0.53 0.70 -0.18
86 $4.38 0.35 1.23 0.00
87 $0.59 0.53 0.88 0.00
88 $0.75 0.00 0.35 0.00
89 $2.03 0.18 0.18 0.00
90 $2.33 0.18 0.18 0.00
91 $3.20 0.18 0.36 0.53
92 $0.01 0.00 0.36 0.00
93 $1.97 0.90 0.72 1.08
94 $2.26 0.54 1.44 0.00
95 $4.85 1.09 2.72 0.00
96 $1.05 0.18 0.91 0.00
97 $1.15 0.18 0.18 0.00
98 $3.10 1.09 1.28 0.00
99 $3.11 0.37 1.10 0.00
100 $0.33 -0.18 0.00 0.18