平均貢獻率是一個統計學概念，主要用于衡量某一變量對于另一變量的影響程度。在多元線性回歸分析中，平均貢獻率是指每個自變量對因變量的平均貢獻程度。

計算平均貢獻率的步驟如下：

1. 首先，需要確定你的自變量和因變量。自變量是你想要研究的影響因素，而因變量是你想要預測或解釋的結果。

2. 其次，進行多元線性回歸分析。這是一種統計方法，可以用來研究兩個或更多的自變量和一個因變量之間的關系。

3. 然后，計算每個自變量的貢獻率。這可以通過比較模型中包含該自變量和不包含該自變量時的解釋方差來實現。解釋方差是模型能夠解釋的因變量變異的比例。

4. 最后，將所有自變量的貢獻率相加，然后除以自變量的數量，得到平均貢獻率。

平均貢獻率的計算結果可以幫助我們理解哪些自變量對因變量的影響最大，從而為我們的決策提供依據。

拓展知識：在實際應用中，平均貢獻率常常與另一個概念——重要性得分（importance score）一起使用。重要性得分是一種衡量自變量對因變量影響重要性的指標，它不僅考慮了自變量的貢獻率，還考慮了自變量的變異程度。在某些情況下，一個自變量的貢獻率可能很高，但是如果它的變異程度很低，那么它對因變量的實際影響可能就不大。因此，重要性得分可以提供更全面的信息，幫助我們更好地理解自變量和因變量之間的關系。