[工学]多元线性回归概述.pdf

  1. 1、本文档共33页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
[工学]多元线性回归概述

多元线性回归概述 纲要 简单线性回归 多元回归 理解回归输出 R 2 确定系数 验证回归模型 线性回归:一个例子 问题: a)如何把销售额和广告费用联系起来? b)如果广告费用2.2百万美元,那么第一年的期望销售额是多少? c)如何对自己的估计有信心?怎么样才是好的拟合? 基本模型:简单线性回归 ( , x ),y( , x ),...,y ( , x )y 1 1 2 2 n n 数据: Y β +βx +ε , ε ,...,ε ε i0 1 i i 1 2 n 总体模型: , 是服从 N(0, δ)的独立同分布随机变量,Y和x之间的确 存在关系,但我们不知道和,不得不在数据基础 上进行估计。 评述: E Y x (| x ) β +β ; i i 0 1 i SD Y( x| ) δ i i ; 线性关系——可用“直线”描述; β0 =是Y 的“基线”的值(就是,当x=0 时Y 的值) β1 =直线的斜率(x 的每个单位的变化引起Y 的 如何选择符合数据的“最好的”直线 回归系数:b0和b1是β0和β1 的估计 ^ 在处对Y 的回归估计: (预测) y b b x i0 + 1 i ^ e y :y − 残差(误差) i i 最好的回归直线是选择b0和b1使得总的误差(残差 n n ^ 的平方和)最小: 2 2 SSR e y y − ( ) ∑ ∑i i i i 1 i 1 例子:Nature-Bar的销售额 (单位:百万美元) 多元回归 通常,除了广告费用之外还有许多因素对销售有影 响; 多元回归允许多于一个x变量; x x , x ,..., 自变量: (有k个)

文档评论(0)

qiwqpu54 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档