3.6 多元线性回归的区间估计 3.6.1 回归系数的置信区间 当我们有了参数向量 \(\bm{\beta}\) 的估计量 \(\hat{\bm{\beta}}\) 时，需构造 \(\beta_j\) 的一个区间——以 \(\hat{\beta}_j\) 为中心的区间，该区间以一定概率包含 ...

多元线性回归模型 一、总结 一句话总结： 【也就是多元且一次的回归，系数是一次自然是线性】：回归分析中，含有两个或者两个以上自变量，称为多元回归，若自变量系数为1，则此回归为多元线性回归。 1、一元线性回归 与 二元线性回归图像（要回忆图）？ 一元线性回归图形为一条直线。而二元线性 ...

多元线性回归模型数学层面的理解 目录 多元线性回归模型数学层面的理解 回归分析 注意明确几个概念(为深刻理解“回归”) 总体回归函数 概念 表现形式 如何理解总体 ...

一元线性回归模型 分析两个变量之间知否存在明显的线性关系 一元线性回归 公式：y=ax+b 多元线性回归 公式：y=a1x+a2x+a3x+......b 数据符号网站 散点图 看不出线性关系的不能说没有关系只能说没有线性 ...

提纲： 线性模型的基本形式 多元线性回归的损失函数 最小二乘法求多元线性回归的参数 最小二乘法和随机梯度下降的区别 疑问 学习和参考资料 1.线性模型的基本形式 线性模型是一种形式简单，易于建模，且可解释性很强的模型，它通过一个属性的线性组合来进行预测 ...

3.4 回归方程的显著性检验 我们事先并不能断定随机变量 \(y\) 与变量 \(x_1\)，\(x_2\)，\(\cdots\)，\(x_p\) 之间确有线性关系，在进行回归参数的估计之前，用多元线性回归方程去拟合这种关系，只是根据一些定性分析所做的一种线性假设。在求出线性回归方程后，还需 ...

3.2 回归参数的估计 与一元线性回归类似，我们需要对回归参数进行估计。估计的方法一般有两种，最小二乘估计和最大似然估计。 3.2.1 回归参数的普通最小二乘估计 多元线性回归方程未知参数 \(\beta_0\)，\(\beta_1\)，\(\cdots\)，\(\beta_p ...

import pandas as pdf = open('C:/Users/24339/Desktop/zhengqi_train.csv')df=pd.read_csv(f)df from ...