回归方程

线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。

——《回归方程》专题简介

  • 回归直线方程的推导教案 2013-05-02

    变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点( , )将散布在某一直线周围。因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数。

  • 两个变量间的线性相关及回归方程的求法专题 2013-05-02

    根据统计数据作出散点图,判定两个变量且有线性相关关系,然后利用最小二乘法求出回归直线方程,并利用回归方程进行预测和估计,这是一个完整的双变量统计的过程。

  • 线性回归方程--回归分析 2013-05-02

    一般关于现行回归的题目有可能会给你的是应用题,那就要像初中的物理一样先列出“已知”:就是依据题意设几个数(x与y等),从题目的已知条件中列出x与y等的关系式,再用上述的方法求。

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