人工智能入门-R语言数据分析与数据挖47

本文介绍了多元线性回归模型的概念及其基本假定条件,包括多个自变量与一个因变量之间的关系,以及误差项的特性。

一元线性回归预测法—参数估计

人工智能入门-R语言数据分析与数据挖47
 

多元线性回归模型

l一个因变量与两个及两个以上自变量的回归

l描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1, x2 ,…, xp 和误差项 e  的方程,称为多元回归模型

l涉及 k 个自变量的多元回归模型可表示为:

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多元线性回归模型的基本假定

ß自变量x1,x2,…,xp是确定性变量。不是自变量,且要求样本容量的个数应大于自变量的个数。

ß对于自变量x1,x2,…,xp的所有值,e的方差s 2都相同。

ß误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,即ε~N(0,s2),且相互独立。

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