线性回归模型的基本含义,线性回归分析的意义

经典线性回归模型 2023-12-28 19:36 859 墨鱼

经典线性回归模型

线性回归模型的基本含义,线性回归分析的意义

作为第一个被深入研究的回归分析，线性回归被广泛使用，每个人都熟悉它。太"熟悉"了，以至于在不知情的情况下可能会产生误解。线性回归，谁是"线性"？通常提到的线性，指的是直线，即通过自拟合得到的一条近似曲线，回归也常称为拟合。如右图所示快速拟合直线，称为线性回归。 :

≥０≤ 2.2线性回归的基本假设当然，线性回归也有一些假设：线性关系：模型假设响应变量和预测变量之间存在线性关系。这就是线性回归名称的由来。独立性：视图的内容围绕：对于一个训练好的线性模型，如何向模型用户（客户）解释模型（参数的含义，为什么得到这个预测结果）。上图显示了一个线性回归的单个实例，最后一项

总体回归函数(PRF)样本回归函数(SRF)多元线性回归模型的基础假设、含义和推论[线性回归]线性回归模型R1中几个参数的解释。确定系数/优度与基本线性回归类似，构造确定系数。它被称为相对于自变量的样本复相关系数。其中，有SST=SSR+SSE。

"线性"是指每个参数β可以与自变量作为权重进行线性相加。如果方程中包含自变量第N项，则将自变量视为整体。简单线性回归模型的基本假设包括以下四点：线性关系假设（线性模型）：目标变量y与自变量x之间存在线性关系。普通东方假设：误差模型的项（残差）服从0的平均值

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标签：线性回归分析的意义