1.多元回归分析

与简单的线性回归的区别是,多元回归特点:一个因变量,多个自变量(x)

2.多元回归模型

y= y=β0＋β１x1+β2x2+ … +βpxp+ε 其中： β0，β１，β2… β p是参数 ε是误差值

3. 多元回归方程

E(y)=β0＋β１x1+β2x2+ ... +βpxp

4. 估计多元回归方程:

y_hat=b0＋b１x1+b2x2+ ... +bpxp 一个样本被用来计算β0，β１，β2... βp的点估计b0, b1, b2,..., bp 图解AI 认证博客专家 数据分析 机器学习 深度学习 致力于：机器学习、深度学习、数据分析、算法、架构、C/C++、Rust、HTML5/webApp、Go、Python、Lua...