3.4 回歸方程的顯著性檢驗 我們事先並不能斷定隨機變量 \(y\) 與變量 \(x_1\)，\(x_2\)，\(\cdots\)，\(x_p\) 之間確有線性關系，在進行回歸參數的估計之前，用多元線性回歸方程去擬合這種關系，只是根據一些定性分析所做的一種線性假設。在求出線性回歸方程后，還需 ...

目 錄 1. σ2 的估計 2. 回歸方程的顯著性檢驗 　　t 檢驗（回歸系數的檢驗） 　　F 檢驗（回歸方程的檢驗） 　　相關系數的顯著性檢驗 　　樣本決定系數 　　三種檢驗的關系 一、σ2 的估計 　　因為假設檢驗以及構造與回歸模型有關的區間估計都需要σ2的估計量，所以先 ...

2.1 一元線性回歸模型 一元線性回歸是描述兩個變量之間統計關系的最簡單的回歸模型，通過該回歸模型的建立過程，我們可以了解到回歸分析方法的基本統計思想和在實際問題中的應用原理。 2.1.1 一元線性回歸模型的數學形式 (1) 一元線性理論回歸模型 描述 \(x\) 與 \(y ...

目 錄 1.預測和控制 　　預測 　　　　單值預測 　　　　區間預測 　　　　　　因變量新值的區間預測 　　　　　　因變量新值的平均值的區間估計 　　控制 2.回歸系數的解釋 3.回歸應用的問題 預測和控制 　　建立回歸模型的目的就是為了應用，回歸模型最重要的應用是預測 ...

2.5 殘差分析 一個線性回歸方程通過了 \(t\) 檢驗或 \(F\) 檢驗，只是表明變量 \(x\) 與變量 \(y\) 之間的線性關系是顯著的，或者說線性回歸方程是有效的，但這並不能保證數據擬合的效果好，也不能排除由於某些原因導致的數據不可靠，比如異常值的出現、周期性因素的干擾 ...

任何事物和人都不是以個體存在的，它們都被復雜的關系鏈所圍繞着，具有一定的相關性，也會具備一定的因果關系，（比如：父母和子女，不僅具備相關性，而且還具備因果關系，因為有了父親和母親，才有了兒子或女兒），但不是所有相關聯的事物都具備因果關系。 下面用SPSS采用回歸—線性分析的方式來分析一下 ...

https://blog.csdn.net/joob000/article/details/81295144 理論推導   機器學習所針對的問題有兩種：一種是回歸，一種是分類。回歸是解決連續數據的預測問題，而分類是解決離散數據的預測問題。線性回歸是一個典型的回歸問題。其實我們在中學時期就接觸 ...

對於分類型自變量與數值型因變量之間的關系，我們可以通過方差分析來研究；而對於數值型自變量和數值型因變量之間的關系，我們可以進行相關和回歸分析。如果研究的是兩個變量之間的關系，稱為簡單回歸分析；如果研究的是兩個以上變量之間的關系，稱為多元回歸分析。此外，按照關系的形態，也可以分為線性回歸分析 ...