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1、a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项,通过回归分析得出的。
2、 线性回归中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。
3、 线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。
4、 多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。
5、多元线性回归可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。
6、 扩展资料 回归分析模型的自由度,以样本来估计总体时,样本中独立或能自由变化的个数。
7、见上表,数据自由度等于样本组数减1,回归分析模型的自由度是1,即这个回归模型有1个参数,残差自由度等于总自由度减去回归分析模型的自由度。
8、 回归分析SS:回归平方和SSR,等于回归预测Y值(表4)与实际Y均值的平方和。
9、表4 残差等于实际Y值减预测Y值,残差SSE,即表4残差平方和。
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10、 MS:均方差,等于SS/df。
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11、 F:回归分析MS/残差MS。
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12、 Significance F:是在显著性水平下的Fα临界值,即F检验的P值,代表弃真概率,这个值一般要小于0.05的,且越小越好,1-本值即为置信度。
13、 参考资料来源:百度百科--回归分析 。
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