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多元回归模型【多元回归模型】多元回归模型是用来进行回归分析的数学模型(含相关假设),其中只含有一个回归变数的回归模型称为一元回归模型,否则称为多元回归模型 。
基本介绍中文名:多元回归模型
外文名:Multivariate regression model
学科:数学、统计学
研究对象:多回归变数
前提由于客观事物内部规律的複杂性及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关係,建立合乎机理规律的数学模型 。所以在遇到有些无法用机理分析建立数学模型的时候,通常採取蒐集大量数据的办法,基于对数据的统计分析去建立模型,其中用途最为广泛的一类随即模型就是统计回归模型 。回归模型确定的变数之间是相关关係,在大量的观察下,会表现出一定的规律性,可以藉助函式关係式来表达,这种函式就称为回归函式或回归方程 。回归模型的分类:
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回归模型的分类概念设因变数为y,k个自变数分别为x1,x2,…,xk,描述因变数y如何依赖于自变数x1,x2,…,xk和误差项ε的方程称为多元回归模型 。其一般形式可表示为:
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式中,B0,B1,B2,…,Bk是模型的参数;ε为误差项 。解题步骤回归模型解题步骤主要包括两部分:一:确定回归模型属于那种基本类型,然后通过计算得到回归方程的表达式;①根据试验数据画出散点图;②确定经验公式的函式类型;③通过最小二乘法得到正规方程组;④求解方程组,得到回归方程的表达式 。二:是对回归模型进行显着性检验;①相关係数检验,检验线性相关程度的大小;②F检验法(这两种检验方法可以任意选);③残差分析;④对于多元回归分析还要进行因素的主次排序;如果检验结果表示此模型的显着性很差,那幺应当另选回归模型了 。
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