渔舟渡简的博客

本文系统介绍了一元线性回归模型的理论与应用。首先定义了模型形式Y=β0+β1X+ε，并阐述了四大基本假设（线性关系、独立性、同方差性和正态性）。重点讲解了参数估计的两种方法：最小二乘法（OLS）通过最小化误差平方和求解参数，最大似然估计（MLE）通过最大化似然函数进行参数估计。通过t检验和F检验验证了模型参数的显著性和整体有效性，展示了完整的回归分析流程。文章还通过具体算例演示了回归方程的建立过程，为理解线性回归提供了全面的理论基础和实践指导。

本文系统介绍了回归建模的完整流程：1)需求分析与变量选择；2)数据预处理；3)确定模型形式；4)参数估计（主要使用最小二乘法）；5)模型检验与优化（包括假设检验、残差分析和改进方法）。通过Galton身高数据案例，演示了从数据探索、建模到结果解释的全过程，特别强调了回归分析的核心假设和诊断方法。文章指出回归建模是一个需要反复验证优化的过程，并提供了Python实现代码示例。

回归分析是研究的一种统计方法。它用于回答两个核心问题：1️⃣2️⃣📌 举例：用身高（自变量 X）预测体重（因变量 Y）预测不是完全准确 → 因为现实中还存在其他干扰因素→ 用来表示无法解释的部分。

统计结果管理解读改进措施高偏差 + 低方差所有项目都延误/超支 → 计划不准重新评估估算方法低偏差 + 高方差有的超，有的提前 → 执行不稳定加强项目风险控制与流程标准化高偏差 + 高方差混乱状态 → 管理和计划都要改进重新定义KPI与计划模板低偏差 + 低方差理想状态保持良好的管理节奏。

主题：假设检验在模型比较中的应用。公式：𝑦 = β₀ + β₁x。公式：𝑦 = β₀ + β₁x。