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 ...

進行的。 由於假設檢驗的回歸方程都是一元線性回歸，因此對回歸系數的顯著性檢驗與對回歸方程的顯著性檢驗一 ...

MATLAB一元線性回歸分析應用舉例 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ huigui.m 結果： 殘差圖： ...

4.2 一元加權最小二乘估計 4.2.1 一元加權最小二乘估計的形式 當我們研究的問題具有異方差性時，就違背了線性回歸模型的基本假定——高斯-馬爾科夫條件。此時，不能用普通最小二乘法進行參數估計，必須尋求另外的方法。 可以考慮對原來的模型進行變換，使得變換后的模型滿足同方差性假設，然后再 ...

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 ...

1.1 變量間的關系 互有聯系的變量之間根據其緊密程度的不同，可以有兩種關系，一種確定性關系，一種非確定性關系。 1.1.1 確定性關系 一個變量的變化能完全決定另一個變量的的變化。 ...

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 ...

3.1 多元線性回歸模型 在許多實際問題中，一元線性回歸只不過是回歸分析中的一個特例，我們還需要進一步討論多元線性回歸問題。 3.1.1 多元線性回歸模型的一般形式 設隨機變量 \(y\) 與一般變量 \(x_1\)，\(x_2\)，\(\cdots\)，\(x_p\) 的多元線性 ...