已有多元线性回归模型，如何预测未来几年？（X，Y值均不知）

如题所述

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第1个回答 2017-05-02

打算档男w追问

？

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回归方程的预测答：4.检验回归预测模型，计算预测误差回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。5.计算并确定预测值利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。1）应用回归...

a表示截距, b表示直线的斜率, e是什么?答：回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。

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线性回归在什么情况下是不可替代的?答：a<-ggplot(my_data, aes(x=X,y=Y))+geom_point()+ 为了检查这种关系,我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y的方法。将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值: a+geom_smooth(col="red", method="lm")+ 这就是“直线方程式”。根据此等式,我们可以从直线在y轴上开始的位置(“截距...

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