1、第6章回歸分析，主要內(nèi)容，6.1概述6.2一元線性回歸分析6.3變量都有誤差的線性回歸方程6.4一元非線性回歸6.5多元線性回歸，回歸模型類型，回歸模型，一元回歸，線性回歸，非線性回歸，非線性回歸，多元回歸兩個(gè)或多個(gè)收購(gòu)，6.1概述，(1) 6.1概述6.2一元線性回歸分析6.3變量都有誤差的線性回歸方程6.4一元非線性回歸6.5多元線性回歸，理解德明，討論：X沒(méi)有誤差時(shí)Y沒(méi)有誤差時(shí)的主要內(nèi)容，6.1概述6.2一元線性回歸分析6.3變量都有誤差的線性回歸方程6.4元非線性回歸6.5 ，2，根據(jù)線性化變量轉(zhuǎn)換后的一元線性回歸問(wèn)題，計(jì)算待定系數(shù)，原始剩余平方的總和。3，如果對(duì)擬合結(jié)果不滿意，請(qǐng)選擇

2、其他模型，然后重復(fù)以上步驟。4，徐璐比較不同模型擬合得到的原始剩余平方和，最好選擇最小的。5，3，回歸曲線方程的效果和精度，剩馀平方和，3，回歸曲線方程的效果和精度，剩馀標(biāo)準(zhǔn)偏差，3，回歸曲線方程的效果和精度，相關(guān)金志洙，通過(guò)不同類型的函數(shù)計(jì)算，然后比較，最佳選擇比較時(shí)，可以比較q，牙齒三個(gè)數(shù)量之一。q，小的優(yōu)，大的優(yōu)。主要內(nèi)容、6.1概述6.2一元線性回歸分析6.3變量均有誤差的線性回歸方程6.4元非線性回歸6.5多元線性回歸方程、6.5.1多元線性回歸方程、6.5.2回歸方程的重要性和準(zhǔn)確性、6.5多元線性回歸、6.5.3自變量6.5.5線性遞歸回歸、數(shù)據(jù)采用以下結(jié)構(gòu)形式、多重回歸數(shù)學(xué)模型

3、、多重回歸模型b=可以有CB，A是正則方程的系數(shù)矩陣(也稱為信息矩陣)，A=XTX，C是系數(shù)矩陣A的逆矩陣(也稱為相關(guān)矩陣)。 b是正則方程的常數(shù)矩陣，實(shí)際上是列向量。6.5.1多線性回歸方程，6.5.2回歸方程的重要性和準(zhǔn)確度，6.5多線性回歸，6.5.3多元回歸過(guò)程中每個(gè)自變量的作用，6.5.4逐步回歸分析，6.5.5線性迭代回歸水平，多元回歸方程的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度為剩余標(biāo)準(zhǔn)偏差，6.5.1多線性回歸方程，6.5.刪除的M-1變量的平方和。，部分回歸平方和可以證明計(jì)算如下：格式：原始M元素回歸的正則方程系數(shù)矩陣A或L的逆矩陣，C或L-1的元素回歸方程的回歸系數(shù)。每個(gè)變量之間可能有密切的相關(guān)性，因

4、此一般不能根據(jù)回歸平方和大小按變量Y的重要性大小對(duì)一個(gè)回歸的所有參數(shù)進(jìn)行排序。通常，在計(jì)算部分回歸平方和后，對(duì)每個(gè)元素的分析可以：也就是說(shuō)，部分回歸平方和大變量都必須是對(duì)Y有重要影響的因素。用剩余平方和Q對(duì)F檢驗(yàn)：Y的影響在水平上很明顯。牙齒測(cè)試也稱為回歸系數(shù)重要性測(cè)試。如果是偏回歸平方和小變量，則不一定引人注目。但是，回歸平方和最小的變量必須是所有變量中Y的最小變量，此時(shí)，如果變量檢查結(jié)果不明顯，可以刪除。在y對(duì)的多重回歸中，如果變量被取消，則可以證明M-1變量的新回歸系數(shù)和原始回歸系數(shù)之間存在以下關(guān)系：方程式：原始M回歸期間相關(guān)矩陣C=()的元素。6.5.1多線性回歸方程，6.5.2回歸方程的重要性和準(zhǔn)確性，6.5多線性回歸，6.5.3多元回歸中每個(gè)自變量的作用，6.5.4逐步回歸分析，6.5.5線性遞歸回歸Y作用不大的變量自始至終沒(méi)有引入。漸進(jìn)回歸分析的基本思想，相反，引入回歸方程的變量在引入新變量后發(fā)現(xiàn)對(duì)Y的作用不明顯，隨時(shí)從回歸方程中剔除。新變量不引入方程，引入方程的所有變量都不需要?jiǎng)h除。(阿爾伯特愛(ài)因斯坦，北美國(guó)電視電視劇，回歸)，逐步回歸分析的基本思路，首先根據(jù)前面介紹的方法計(jì)算回歸系數(shù)的初始值。