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. 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 ...

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 ...

3.1 多元线性回归模型 在许多实际问题中，一元线性回归只不过是回归分析中的一个特例，我们还需要进一步讨论多元线性回归问题。 3.1.1 多元线性回归模型的一般形式 设随机变量 \(y\) 与一般变量 \(x_1\)，\(x_2\)，\(\cdots\)，\(x_p\) 的多元线性 ...

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 ...

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 ...

【回归分析】[5]--多元线性回归对参数的F检验 目标：为了检验 (a).多个系数同时为0 (b).系数相等 ...

3.5 中心化和标准化 在多元线性回归中，由于涉及多个自变量，自变量单位往往不同，给利用回归方程进行结构分析带来一些困难。由于有时多元回归涉及的数据量很大，可能因为舍入误差而使计算结果不理想。因此，对原始数据进行处理，避免较大的误差是有实际意义的。 产生舍入误差有两个主要原因：一是在回归分析 ...