1. 首页首页
  2. 编程笔记编程笔记

r语言 线性回归

编程笔记 • • 阅读 35

文章目录 回归分析* 问题提出* 一、 一元线性回归 二、一元线性回归的参数估计 1. 普通最小二乘估计（OLS） 2. 极大似然估计(MLE) 3.随机误差项μ的方差σ^2的估计 二、一元线性回归模型的检验 1. 拟合优度检验（R^2） 2. 解释变量的显著性检验（t test） 三、

文章目录

  • 回归分析*
  • 问题提出*
  • 一、 一元线性回归
  • 二、一元线性回归的参数估计
    • 1. 普通最小二乘估计（OLS）
    • 2. 极大似然估计(MLE)
    • 3.随机误差项μ的方差σ^2的估计
  • 二、一元线性回归模型的检验
    • 1. 拟合优度检验（R^2）
    • 2. 解释变量的显著性检验（t test）
  • 三、 一元线性回归的预测
    • 1. 点预测
    • 2. 区间预测
  • 四、 多元线性回归分析
    • 1. 模型估计
    • 2. 模型检验
    • 3. 模型预测
知秋君
知秋君

知秋君

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请关注公众号“全栈程序员社区”联系小编举报，一经查实，本站将立刻删除。
上一篇 2024-07-05 11:36
下一篇 2024-07-05 11:02

相关推荐