1概述多重线性回归（multiple linear regression）用于分析单个因变量和多个自变量之间的线性关系,部分文献又称之为多元线性回归。多重线性回归的数学模型表示为：y=β_0＋β1_x_1＋…＋β_px_p＋ε,其中,y为因变量,x_1,…,x_p为p个...1概述多重线性回归（multiple linear regression）用于分析单个因变量和多个自变量之间的线性关系,部分文献又称之为多元线性回归。多重线性回归的数学模型表示为：y=β_0＋β1_x_1＋…＋β_px_p＋ε,其中,y为因变量,x_1,…,x_p为p个自变量,β_0为常数项,β_1,…,β_p为偏回归系数。ε为随机误差,又称为残差,是y的变化中不能用自变量解释的部分。展开更多
文摘1概述多重线性回归（multiple linear regression）用于分析单个因变量和多个自变量之间的线性关系,部分文献又称之为多元线性回归。多重线性回归的数学模型表示为：y=β_0＋β1_x_1＋…＋β_px_p＋ε,其中,y为因变量,x_1,…,x_p为p个自变量,β_0为常数项,β_1,…,β_p为偏回归系数。ε为随机误差,又称为残差,是y的变化中不能用自变量解释的部分。
