多元线性回归分析是一种常见的统计分析方法，用于检验自变量与因变量之间的关系，进而用以预测因变量的取值。它的优点在于：
1.简单易用：多元线性回归分析使用的数学模型非常简单，易于操作和理解； 2.精度高：采用梯度下降法，可以自动找到**的拟合参数，使得拟合结果更准确； 3.应用广泛：多元线性回归分析可以用于研究一般性趋势，也可以用于研究某一特定内容，很大程度上满足了实际应用的需求。
然而，多元线性回归分析也有一些缺点：
1.存在多重共线性问题：如果多个自变量之间存在相关关系，这可能会导致多重共线性出现，从而影响回归系数的有效性； 2.缺乏因果推断能力：多元线性回归只能表明相关性，但无法推断出因果关系； 3.误差项假设：假设误差项是方差相等的正态分布，否则可能会影响回归结果的准确性。
拓展知识：多元线性回归分析是基于**二乘法的。通过**二乘法能够构建出一条拟合曲线，从而能够有效地拟合误差，进而减少分析的误差，提高模型的准确性。