FRM 数量分析笔记之线性回归

        线性回归可能大家都会觉得很熟悉了，玩过机器学习的人还会觉得这个low low的，其实，线性回归在数理统计的角度下，还是有很多值得考察的地方的。

1、一元线性回归

        线性回归，自然就想到最小二乘法了。线性回归说白了就是确定斜率和截距，他们的计算方法如下所示。

        斜率的确定很有意思，协方差除以独立变量的方差。所以，协方差、独立变量方差、斜率，知道两个就可以获得第三个；结合之前的相关系数，那么，可以互推的情况就很多了。

        评价一个线性回归拟合的好不好，直观上有残差平方和，SSR。在数理统计的框架下，评价的指标更加丰富。

        TSS是不考虑回归，数据自身