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多元线性回归模型案例解析!

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多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原?/p>

差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方?/p>

 

为:

 

    

毫无疑问,多元线性回归方程应该为?

 

上图中的

 

x1,  

x2, xp

分别代表

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自变?/p>

”Xp

截止,代表有

P

个自变量,如果有

“N

组样本,

那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示:

 

 

那么,多元线性回归方程矩阵形式为?/p>

 

      

其中?

 

代表随机误差?/p>

 

其中随机误差分为:可解释的误?/p>

 

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不可解释的误

差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义(一元线性方程也一样)

 

1

:服成正太分布,即指:随机误?

必须是服成正太分别的随机变量?/p>

 

2

:无偏性假设,即指:期望值为

0 

3

:同共方差性假设,即指,所有的

  

随机误差变量方差都相?/p>

 

4

:独立性假设,即指:所有的随机误差变量都相互独立,可以用协方差解释?/p>

 

  

  

今天跟大家一起讨论一下,

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多元线性回归的具体操作过程,下面以教程教程数据

为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,

建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:

 

  

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多元线性回归模型案例解析!

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多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原?/p>

差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方?/p>

 

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毫无疑问,多元线性回归方程应该为?

 

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不可解释的误

差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义(一元线性方程也一样)

 

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必须是服成正太分别的随机变量?/p>

 

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为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,

建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:

 

  

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多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原?/p>

差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方?/p>

 

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不可解释的误

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1

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必须是服成正太分别的随机变量?/p>

 

2

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0 

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4

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为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,

建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:

 

  

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多元线性回归实例分?- 百度文库
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多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原?/p>

差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方?/p>

 

为:

 

    

毫无疑问,多元线性回归方程应该为?

 

上图中的

 

x1,  

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那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示:

 

 

那么,多元线性回归方程矩阵形式为?/p>

 

      

其中?

 

代表随机误差?/p>

 

其中随机误差分为:可解释的误?/p>

 

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不可解释的误

差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义(一元线性方程也一样)

 

1

:服成正太分布,即指:随机误?

必须是服成正太分别的随机变量?/p>

 

2

:无偏性假设,即指:期望值为

0 

3

:同共方差性假设,即指,所有的

  

随机误差变量方差都相?/p>

 

4

:独立性假设,即指:所有的随机误差变量都相互独立,可以用协方差解释?/p>

 

  

  

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为例,分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系,

建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示:

 

  



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