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多元线性回归
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1. 多元线性回归的问题/现象
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2. 多元线性回归的模型
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3. 多元线性回归的求解
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4. 多元线性回归模型的检验和评价
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5. 多元回归自变量的选择
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1. 多元线性回归的问题现象
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• 土壤流失量:降雨,土壤,地形,植被覆盖,水保措施
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• 作物产量:气候条件,种子品质,耕作措施,灌溉管理等
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• …
• …
很多研究对象常受多个因素(自变量)的影响,以
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各自的方式影响着因变量。
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建立只含一个自变量的回归模型、对因变量进行预
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测:粗糙,简直毫无用处。
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一个包含其他自变量的更复杂的模型:更准确反映
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问题实质,提供足够精确的应变量预测。
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2. 多元线性回归模型
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回顾一元线性回归模型:
y a bx + + ε
y β + β x + ε
0 1
多元线性回归模型:
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m
β y + β0 ∑j j x + ε
j 1
m
ˆ ˆ
ˆ
或β y + β0 ∑j j x
j 1
β , β , β ,…, β称为回归系数;
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0 1 2 m
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β为自变量的回归系数。
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j
j
e为误差项,正态分布
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回归曲面
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多元回归分析中,常称回归函数为回归曲面,或
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响应曲面。
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两个自变量的回归曲面
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回归系数的意义
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对于两个自变量的线性方程:
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