多元线性回归需要多少数据?

多元线性回归需要足够多的数据才能保证模型准确，一般样本量要大于自变量个数的10倍。比如3个自变量至少需要30个样本，5个自变量至少需要50个样本。数据太少会导致模型不稳定，预测结果不可靠。实际应用中数据越多越好，几百个样本是比较理想的数量。

数据质量也很重要，要覆盖各种情况。比如预测房价需要不同地段、面积、户型的房子数据。数据要分布均匀，避免集中在某个范围。缺失值和异常值需要处理干净，不然会影响模型效果。收集数据时尽量让变量之间没有强烈关联，这样模型才不会出错。