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multiple linear regression 多元回归分析

1.与简单线性回归区别(simple linear regression) 多个自变量(x)

2. 多元回归模型
y=β0+β1x1+β2x2+ … +βpxp+ε
其中:β0,β1,β2… βp是参数
ε是误差值

3. 多元回归方程
E(y)=β0+β1x1+β2x2+ … +βpxp

4. 估计多元回归方程:
y_hat=b0+b1x1+b2x2+ … +bpxp

一个样本被用来计算β0,β1,β2… βp的点估计b0, b1, b2,…, bp

5. 估计流程 (与简单线性回归类似)


6. 估计方法
使sum of squares最小
这里写图片描述
运算与简单线性回归类似,涉及到线性代数和矩阵代数的运算

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百科知识
2021-05-11 23:49:38加入圈子
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