每日小編都會(huì)為大家?guī)?lái)一些知識(shí)類的文章,那么今天小編為大家?guī)?lái)的是Xi代表什么方面的消息知識(shí),那么如果各位小伙伴感興趣的話可以,認(rèn)真的查閱一下下面的內(nèi)容哦。
xi、yi就是給出的樣本值,即實(shí)際收集到的觀察值。Xi中的 i=1,2,3,4……,i 只是一個(gè)代號(hào),它可以等于1,2,3等等的值,即X1,X2,X3等等,i 只是X下標(biāo)的一個(gè)總稱。
需要提醒的是Xi、Yi指的不是“x的平均值和y的平均值”,平均值是在x,y正上方加一個(gè)小橫桿。
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在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,線性回歸方程是利用最小二乘函數(shù)對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析。這種函數(shù)是一個(gè)或多個(gè)稱為回歸系數(shù)的模型參數(shù)的線性組合。只有一個(gè)自變量的情況稱為簡(jiǎn)單回歸,大于一個(gè)自變量情況的叫做多元回歸。
這國(guó)就主得實(shí)或情最并取才界律叫觀斷圓引。
在線性回歸中,數(shù)據(jù)使用線性預(yù)測(cè)函數(shù)來(lái)建模,并且未知的模型參數(shù)也是通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)。這些模型被叫做線性模型。最常用的線性回歸建模是給定X值的y的條件均值是X的仿射函數(shù)。
不太一般的情況,線性回歸模型可以是一個(gè)中位數(shù)或一些其他的給定X的條件下y的條件分布的分位數(shù)作為X的線性函數(shù)表示。像所有形式的回歸分析一樣,線性回歸也把焦點(diǎn)放在給定X值的y的條件概率分布,而不是X和y的聯(lián)合概率分布(多元分析領(lǐng)域)。
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