一元线性回归方程

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简介

回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量，被估计的变量，称因变量，可设为Y；估计出的变量，称自变量，设为X。回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时，称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等，是影响回归方程可靠性的因素。

中文名 一元线性回归方程
原始名称 一元线性回归方程
所属学科 数学
Extra
  • 一元回归
  • 一元线性回归方程
  • 最小二乘法等
    • 外文名

    a linear regression equation

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  • 术语
  • 科学百科数理科学分类
    • 英文名

    a linear regression equation

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    一元一次不等式
    多元回归
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    随机振动
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    单调性
    可行域
    代数方程
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    陪域
    荷载
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    余切
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    表观粘度
    刚体平面运动
    等价矩阵
    拉格朗日中值定理
    并集
    非线性板壳理论
    蠕变
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    法向量
    共轭指数
    开平方
    相对运动
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    间断点
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    德拜长度
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    差商
    随机效应模型
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    变异系数
    相交线
    复合函数
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    充分条件
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    二阶行列式
    连通分支
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    位似变换
    等式
    样条函数
    对称函数
    平面几何
    辖域
    floyd算法
    闭集
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    应力集中
    连通度
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    正则曲线
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    真值表
    波动性
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    外切
    曲线运动
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    奇异值
    惯性指数
    拉格朗日量
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    可见光
    解析延拓
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    引理
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