第三章多元线性回归模型 多元线性回归模型 多元线性回归模型的参数估计 多元线性回归模型的假设检验 实例
第三章 多元线性回归模型 • 多元线性回归模型 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的假设检验 • 实例
§31多元线性回归模型 、多元线性回归模型 多元线性回归模型的基本假定
§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定
多元线性回归模型 多元线性回归模型:表现在线性回归模型中的 解释变量有多个 一般表现形式: y1=Bb+月1X1+B2X2+…+Bb+1p=1,2,n 其中:为解释变量的数目,月称为回归参数 (regression coefficient)
一、多元线性回归模型 多元线性回归模型:表现在线性回归模型中的 解释变量有多个。 一般表现形式： i X i X i k X ki i Y = + + + + + 0 1 1 2 2 i=1,2…,n 其中:k为解释变量的数目，j称为回归参数 （regression coefficient）
总体回归函数为 E(|X12X2…Xk)=B0+B1X1+B2X2+…+B4X 总体回归函数的随机表达形式为 y1=B+月1x1+B2X2+…+BX+ 可以看到是对应于一元线形回归模型的,是一元线性回归模型的 自然引申与扩展!
i X i X i k X ki i Y = 0 + 1 1 + 2 2 + + + 总体回归函数为: E Yi X i X i Xki X i X i + k Xki = + + + 1 2 0 1 1 2 2 ( | , , ) 总体回归函数的随机表达形式为 可以看到是对应于一元线形回归模型的，是一元线性回归模型的 自然引申与扩展！
也被称为偏回归系数,表示在其他解释变 量保持不变的情况下,Ⅹ每变化1个单位时,Y的 均值F(Y)的变化 或者说给出了X的单位变化对Y均值的 “直接”或“净”(不含其他变量)影响
j也被称为偏回归系数，表示在其他解释变 量保持不变的情况下，X j每变化1个单位时，Y的 均值E(Y)的变化; 或者说j给出了X j的单位变化对Y均值的 “直接”或“净”（不含其他变量）影响