联合置信带作为度量未知参数准确性以及未知参数之间差别的置信区间的推广,经过许多专家和学者的研究已发展成为许多统计分支中的一个有力推断工具。虽然研究线性回归的联合置信带文献众多,但集中在只有一个响应变量的多元线性回归,很少有人对含有多个响应变量的多重线性回归模型进行研究,然而在实际问题研究中,我们有时会遇到多个响应变量的复杂情形,因此研究有多个响应变量数据的问题还是很有必要的。本文基于多元线性回归置信带理论,归纳并总结了Liu et al.(2016)中提出的构建多重线性回归精确联合置信带算法步骤,且采用模拟法计算其临界常数值,并通过举例观察联合置信带的形状和位置。由于此联合置信带的形状为管状,故称为联合置信管显得更恰当。联合置信管化简后的表达式显示,当自变量区间没有限制时,其大小与回归系数和误差方差的大小无关,而和自变量的个数、观测数据的个数、置信水平以及模拟次数有关。通过联合置信管完全覆盖真实线性回归直线的实际发生的频率代替覆盖概率与给定的置信水平相比较,改变其相关因素的值进行试验设计,我们得出:对于有一个自变量和两个响应变量的多重线性回归,当自变量区间无限制时,观测数据的个数和预先给定的置信水平的大小对其联合置信管的精确度影响最大,而计算联合置信管覆盖真实线性回归直线频率时设定的循环次数对联合置信管的精确度影响程度较小。