目 录 1. σ2 的估计 2. 回归方程的显著性检验 t 检验(回归系数的检验) F 检验(回归方程的检验) 相关系数的显著性检验 样本决定系数 三种检验的关系 一、σ2 的估计 因为假设检验以及构造与回归模型有关的区间估计都需要σ2的估计量,所以先 ...
目 录 .预测和控制 预测 单值预测 区间预测 因变量新值的区间预测 因变量新值的平均值的区间估计 控制 .回归系数的解释 .回归应用的问题 预测和控制 建立回归模型的目的就是为了应用,回归模型最重要的应用是预测和控制。 一 预测 单值预测 单值预测就是用单个值作为因变量新值的预测值。比如研究某地区小麦单位产量y 与施肥量x 之间的关系时,在n 块单位面积的土地上各施肥量xi,最后测得相应的产量y ...
2018-08-21 15:17 0 1183 推荐指数:
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目 录 1. 一元线性回归模型的数学形式 2. 回归参数β0 , β1的估计 3. 最小二乘估计的性质 线性性 无偏性 最小方差性 一、一元线性回归模型的数学形式 一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。自变量与因变量间的线性关系的数学结构通常用式 ...
进行的。 由于假设检验的回归方程都是一元线性回归,因此对回归系数的显著性检验与对回归方程的显著性检验一 ...
目 录 1. 回归方程 2. 回归分析的主要内容 3. 回归模型的一般形式 4. 回归分析与相关分析 1. 回归方程 回归分析是处理变量x与y之间的关系的一种统计方法和技术。所研究的变量之间的关系:即当给定x的值,y的值不能确定,只能通过一定的概率分布来描述。于是,称给定x ...
https://blog.csdn.net/joob000/article/details/81295144 理论推导 机器学习所针对的问题有两种:一种是回归,一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题,而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触 ...
对于分类型自变量与数值型因变量之间的关系,我们可以通过方差分析来研究;而对于数值型自变量和数值型因变量之间的关系,我们可以进行相关和回归分析。如果研究的是两个变量之间的关系,称为简单回归分析;如果研究的是两个以上变量之间的关系,称为多元回归分析。此外,按照关系的形态,也可以分为线性回归分析 ...
!}} }}}\) 选择性必修第三册同步提高,难度2颗星! 模块导图 知识剖析 一元线性回归模型 用\ ...
1.一元线性回归模型 2.如何求里面的参数a,b 我们默认误差符合正态分布,那么利用最小二乘法,即可求参数a,b 求最小值,也就是对a,b求偏导数 3.如何使用Python求这个值 第一种方法: 直接根据上面的公式去计算 ...