8 ÷随机误差项与解释变量之间不相关cov(区， =0 ÷随机误差项服从零均值，同方差的正态分布 ξN(0,02)
随机误差项与解释变量之间不相关 cov(xi, ξ i)=0 随机误差项服从零均值，同方差的正态分布 ξ i～N（0，σ2）
“设 Yi=bo+b:xi+b2x2i+.+bpxpi 5,=y,-y,=y,-60+bx+b2x2+.+b,xm 必令 即 00=-2∑b,-6。+ixu+.+6,xn》0 0=∑5 8器-2yl。-6+i*+i,x.)0 =0 ab =-2∑，-6。+6x,+.+6,xn水n)=0 2∑5=0 ∑5=0 -2∑年，=0 ∑5年x,=0 2∑5xm=0 ∑5xn=0
二、建立回归方程 设 令 即 ( ) 2i21i10 pip 2i21i10i pip xb ˆ xb ˆ xb ˆ b ˆ ˆ xb ˆ xb ˆ xb ˆ b ˆ ˆ Y +.+++−=−= +.+++= iiii ξ yyy 0 ˆ 2 = ∂ ∂ = ∑ b Q Q ξ i [ ( )] [ ] ( )( ) [ ] ( )( ) 0 ˆˆ ˆ 2 ˆ 0 ˆˆ ˆ 2 ˆ 0 ˆˆ ˆ 2 ˆ 110 110 1 1 110 0 −= +++− = ∂ ∂ −= +++− = ∂ ∂ −= =+++− ∂ ∂ ∑ ∑ ∑ i i pipip p i i ipip i i pip xbby xxb bQ xbby xxb bQ xbby xb bQ L L L L 02 02 02 1 =− =− =− ∑ ∑ ∑ pii ii i x x ξ ξ ξ L 0 0 0 1 = = = ∑ ∑ ∑ pii ii i x x ξ ξ ξ L
气+5++n=0 1+5x2+.+5n=0 5xn+5rp2+.+5xpm=0 1 51 0 X11 X12 Xin 52 0 x'e=0 。 pl X p2 Y=XB+e XXB =XY XY=XXB+Ye B=(XX)XY
0 0 0 2211 122111 1 21 =+++ =+++ =+++ pp pnn nn n xxx xxx ξξξ ξξξ ξξξ L L L L ⎥⎥⎥⎥⎦⎤ ⎢⎢⎢⎢⎣⎡ = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤ ⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤ ⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡ 00 11 1 0 21 1 2 11 12 1 L L L LLLL LL pp pn n n xx x xx x ξ ξξ ′ex = 0 eXXBXYX eXBY ′ = ′ + ′ = + ( ) YXXXB YXXBX = ′′ ′ = ′ −1 ˆ
必三、多元线性回归棋型的建模方法 1.打开文件或新建文件 2.Analyze regression liner 3.建模方法 (1)enter::强迫进入法 (2)stepwise:逐步选择法 (3)remove:强迫消除法 (4)backward:向后剔除法 (5)forward:向前引入法
三、多元线性回归模型的建模方法 1.打开文件或新建文件 2.Analyze regression liner 3.建模方法 （1）enter:强迫进入法 （2）stepwise:逐步选择法 （3）remove:强迫消除法 （4）backward:向后剔除法 （5）forward:向前引入法
”回归统计量 (1)estimates:显示回归系数及相关的指标 (2)confidence intervals:显示未标准化回归系 数的置信区间 (3)covariance matrix:未标准化▣归系数的 方差一协方差矩阵 (4)model fit::模型检验
回归统计量 （1）estimates:显示回归系数及相关的指标 （2）confidence intervals:显示未标准化回归系 数的置信区间 （3）covariance matrix: 未标准化回归系数的 方差—协方差矩阵 （4）model fit:模型检验