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 ...

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 ...

MATLAB一元线性回归分析应用举例 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ huigui.m 结果： 残差图： ...

4.2 一元加权最小二乘估计 4.2.1 一元加权最小二乘估计的形式 当我们研究的问题具有异方差性时，就违背了线性回归模型的基本假定——高斯-马尔科夫条件。此时，不能用普通最小二乘法进行参数估计，必须寻求另外的方法。 可以考虑对原来的模型进行变换，使得变换后的模型满足同方差性假设，然后再 ...

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 ...

1.1 变量间的关系 互有联系的变量之间根据其紧密程度的不同，可以有两种关系，一种确定性关系，一种非确定性关系。 1.1.1 确定性关系 一个变量的变化能完全决定另一个变量的的变化。 ...

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 ...