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xi、yi就是给出的样本值,即实际收集到的观察值。Xi中的 i=1,2,3,4……,i 只是一个代号,它可以等于1,2,3等等的值,即X1,X2,X3等等,i 只是X下标的一个总称。
需要提醒的是Xi、Yi指的不是“x的平均值和y的平均值”,平均值是在x,y正上方加一个小横杆。
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在统计学中,线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。
这国就主得实或情最并取才界律叫观断圆引。
在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。
不太一般的情况,线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样,线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布,而不是X和y的联合概率分布(多元分析领域)。
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