目錄 Chapter 3：回歸參數的估計(1) 3.1 最小二乘估計 3.2 最小二乘估計的性質 Chapter 3：回歸參數的估計(1) 3.1 最小二乘估計 用 \(y\) 表示因變量，\(x_1,x_2,\cdots ...

目錄 Chapter 4：回歸參數的估計(2) 3.3 約束最小二乘估計 3.4 回歸診斷 3.4.1 模型的診斷 3.4.2 數據的診斷 Chapter 4：回歸參數的估計 ...

目錄 Chapter 6：回歸參數的估計(4) 3.8 嶺估計 3.8.1 嶺估計的定義和性質 3.8.2 嶺參數的選擇方法 3.8.3 嶺估計的幾何意義 3.9 主成分估計 ...

3.2 回歸參數的估計 與一元線性回歸類似，我們需要對回歸參數進行估計。估計的方法一般有兩種，最小二乘估計和最大似然估計。 3.2.1 回歸參數的普通最小二乘估計 多元線性回歸方程未知參數 \(\beta_0\)，\(\beta_1\)，\(\cdots\)，\(\beta_p ...

3.3 回歸參數估計量的性質 歸納回歸參數估計量的性質如下。 3.3.1 線性性 在多元線性回歸中，無論應用最小二乘估計還是最大似然估計，得到回歸參數向量 \(\hat{\bm{\beta}}\) 是隨機向量 \(\bm{y}\) 的一個線性變換，具體表示為 \[\hat{\bm ...

1. 隨機變量的數字特征 0x1：為什么我們需要統計隨機變量的數字特征 隨機變量的分布函數（或概率函數，或密度函數）已經非常全面了，精確地描述了這個隨機變量取值的統計規律性，那為什么我們還需要研究 ...

3.6 多元線性回歸的區間估計 3.6.1 回歸系數的置信區間 當我們有了參數向量 \(\bm{\beta}\) 的估計量 \(\hat{\bm{\beta}}\) 時，需構造 \(\beta_j\) 的一個區間——以 \(\hat{\beta}_j\) 為中心的區間，該區間以一定概率包含 ...

回歸分析的定義：回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。 ...