概率论与数理统计(理工类)
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第 一 章
第 二 章
第 三 章
第 四 章
第 五 章
第 六 章
第 七 章
第 八 章
方差分析的基本概念
单因素试验假设前提
偏差平方和相关公式
SE与SA的统计特性
单因素试验假设检验方法
单因素假设检验常用公式
无重复试验双因素假设检验前提
无重复试验双因素假设检验方法
无重复试验双因素假设检验常用公式
等重复试验双因素方差分析常用公式
等重复试验双因素方差分析检验方法
等重复试验双因素方差分析假设前提
最小二乘估计的计算
最小二乘估计的性质
回归方程总偏差平方和的计算
回归方程总偏差平方和的性质
回归方程的t检验法
回归方程的F检验法
回归方程的相关系数检验法
回归方程的预测区间
回归方程的控制问题
可化为一元线性回归的情形
多元线性回归模型的基本形式
多元线性模型最小二乘估计
 
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引言

    在许多实际问题当中,往往需要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系. 研究这样一个变量与其它多个变量之间的关系的主要方法时运用多元回归分析.

    多元线性回归分析是一元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.

    本节只简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计.

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多元线性模型与一元线性模型的关系类似于单因素方差分析与多因素方差分析的关系。两者在思想方法上没有太大的差别,只是在具体细节方面会更复杂一些,处理起来需要更加耐心。

回答者:ouxinghuan 2010/7/19 9:44:40
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