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数学建模中有多元线性回归模型函数是什么
如题所述
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推荐答案 2016-05-07
多元线性回归模型的一般形式为
Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n
其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为
E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki
βj也被称为偏回归系数(partial regression coefficient)
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其他回答
第1个回答 2016-05-26
多元线性回归模型的一般形式为
Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n
其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为
E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki
βj也被称为偏回归系数(partial regression coefficient)
第2个回答 2016-05-05
在市场的
经济活动
中,经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况,也就是一个
因变量
和几个
自变量
有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分,或者有的因素虽属次要,但也不能略去其作用。例如,某一商品的销售量既与人口的增长变化有关,也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的,需要采用多元回归分析预测法。本回答被提问者采纳
第3个回答 2016-06-03
在市场的经济活动中,经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况,也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分,或者有的因素虽属次要,但也不能略去其作用。例如,某一商品的销售量既与人口的增长变化有关,也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的,需要采用多元回归分析预测法。
第4个回答 2016-05-15
在市场的经济活动中,经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况,也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分,或者有的因素虽属次要,但也不能略去其作用。例如,某一商品的销售量既与人口的增长变化有关,也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的,需要采用多元回归分析预测法。
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