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 ...

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 ...

2.1 一元线性回归模型 一元线性回归是描述两个变量之间统计关系的最简单的回归模型，通过该回归模型的建立过程，我们可以了解到回归分析方法的基本统计思想和在实际问题中的应用原理。 2.1.1 一元线性回归模型的数学形式 (1) 一元线性理论回归模型 描述 \(x\) 与 \(y ...

目 录 1.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 2.回归系数的解释 3.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 ...

2.5 残差分析 一个线性回归方程通过了 \(t\) 检验或 \(F\) 检验，只是表明变量 \(x\) 与变量 \(y\) 之间的线性关系是显著的，或者说线性回归方程是有效的，但这并不能保证数据拟合的效果好，也不能排除由于某些原因导致的数据不可靠，比如异常值的出现、周期性因素的干扰 ...

任何事物和人都不是以个体存在的，它们都被复杂的关系链所围绕着，具有一定的相关性，也会具备一定的因果关系，（比如：父母和子女，不仅具备相关性，而且还具备因果关系，因为有了父亲和母亲，才有了儿子或女儿），但不是所有相关联的事物都具备因果关系。 下面用SPSS采用回归—线性分析的方式来分析一下 ...

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 ...