统计学之线性回归及卡方分布与方差分析

于 2019-04-09 22:51:53 发布

阅读量2.2k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：统计学

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nextthen/article/details/89163802

这篇博客探讨了线性回归中的平方误差概念，并介绍了最小二乘法在求解模型参数中的应用。同时，文章详细阐述了卡方分布的定义、性质，包括其与标准正态分布的关系以及随着自由度变化的特性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

线性回归中的平方误差

假设线性方程为 $y=ax+b$

对于训练数据（X1，Y1）,(X2，Y2),(X3，Y3),(X4，Y4)...( $X_{n},Y_{n}$ )

平方误差为： $E=\sum_{i=1}^{n}(aX_{i}+b-Y_{i})^{2}$

线性回归公式的推导
最小二乘法分析：
回归分析的最初目的是估计模型的参数以便达到对数据的最佳拟合。在决定一个最佳拟合的不同标准之中，最小二乘法是非常优越的。这种估计可以表示为：

公式推导，略

卡方分布

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。