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本人刚刚注册百度知道。第一个来回答你的问题哦。我用一元线性回归方程说明。当两个变量间存在线性相关关系时,常常希望建立二者间的定量关系表达式,这便是两个变量间的一元线性回归方程。假定x是自变量,y是随机变量,y对x的一元线性回归方程的表达式为:y^=a+bx (^符号是在y的正上方,我不知道怎么输入,所以两个分开了)其中a为常数,b称为y对x的回归系数。对给定的n对数据(xi,yi),i=1,2,3,……n,根据这些数据去估计a 和 b,于是y也是一个估计值,就于y^来表示区别。因此字母头上加个“^”表示回归值,表示真实值的一种预测,实际的观测值与回归值是存在偏差的。
最新回答共有2条回答
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2026-04-09 06:16:55贪玩的豆芽
回复本人刚刚注册百度知道。第一个来回答你的问题哦。我用一元线性回归方程说明。当两个变量间存在线性相关关系时,常常希望建立二者间的定量关系表达式,这便是两个变量间的一元线性回归方程。假定x是自变量,y是随机变量,y对x的一元线性回归方程的表达式为:y^=a+bx (^符号是在y的正上方,我不知道怎么输入,所以两个分开了)其中a为常数,b称为y对x的回归系数。对给定的n对数据(xi,yi),i=1,2,3,……n,根据这些数据去估计a 和 b,于是y也是一个估计值,就于y^来表示区别。因此字母头上加个“^”表示回归值,表示真实值的一种预测,实际的观测值与回归值是存在偏差的。
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