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第8讲多元线性回归
1多元线性回归模型
2回归方程的拟合优度
3显著性检验
4多重共线性
5利用回归方程进行估计和预测
6虚拟自变量的回归
1多元线性回归模型
多元回归模型与回归方程
估计的多元回归方程
参数的最小二乘估计
多元回归模型与回归方程
多元回归模型
(multiple regression model
1.一个因变量与两个及两个以上自变量的回归
2.描述因变量y如何依赖于自变量x1,x2,…,
和误差项ε的方程,称为多元回归模型
3.涉及p个自变量的多元回归模型可表示为
Bo+Bx+Bx+.+Bx+e
B,B1,B2,…,B是参数
E是被称为误差项的随机变量
的线性函数加上误差项E
aE包含在y里面但不能被p个自变量的线性关系
所解释的变异性
多元回归模型
(基本假定)
1.误差项ε是一个期望值为0的随机变量,即
E(e)=0
2.对于自变量x1,x2,…,xn的所有值,c的
方差σ2都相同
3.误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,
即2~N(0,2),且相互独立
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