2.按模型中自变量与因变量之 是否线性 分为线性回归模型和非线性回归模型 线性回归模型是指自变量与因变量之间 呈线性关系; 非线性回归模型是指自变量与因变量之 间呈非线性关系
2.按模型中自变量与因变量之 间是否线性 分为线性回归模型和非线性回归模型。 线性回归模型是指自变量与因变量之间 呈线性关系； 非线性回归模型是指自变量与因变量之 间呈非线性关系
3.按模型中方程数目的多少 分为单一方程模型和联立方程模型 单一方程模型是指只包含一个方程的回 归模型;联立方程模型是指包含两个或 两个以上方程的回归模型 单一方程的一元线性回归分析是其它回 归分析的基础,本章将主要介绍一元线 性回归预测法
3.按模型中方程数目的多少 分为单一方程模型和联立方程模型。 单一方程模型是指只包含一个方程的回 归模型；联立方程模型是指包含两个或 两个以上方程的回归模型。 单一方程的一元线性回归分析是其它回 归分析的基础，本章将主要介绍一元线 性回归预测法
第二节一元线性回归预测法 元线性回归预测法是根据一元线性回 归模型中单一自变量的变动来预测因变 量平均发展趋势的方法
第二节 一元线性回归预测法 一元线性回归预测法是根据一元线性回 归模型中单一自变量的变动来预测因变 量平均发展趋势的方法
元线性回归模型 若用X代表自变量,Y代表因变量。则给 定一个自变量的值Ⅹ时,对于一元线性 回归模型就有一个因变量的总体平均值 E(Y1)与它对应,其函数关系可写成 E(Y1)=(X),它表明Y的总体平均值是随 着X的变化而变化的。该函数亦称为总体 回归函数
一、一元线性回归模型 若用X代表自变量，Y代表因变量。则给 定一个自变量的值Xi时，对于一元线性 回归模型就有一个因变量的总体平均值 E(Yi )与它对应，其函数关系可写成 E(Yi )=f(Xi )，它表明Y的总体平均值是随 着X的变化而变化的。该函数亦称为总体 回归函数
元线性回归模型的基本形式为: E(Y;)=B0+β1X (3-1) 或Y=E(Y1)+u=B0+β1X+u1(3-2) 其中β、β1是未知而固定的参数,称为回 归系数,u称为随机扰动项。 在回归分析中,我们要根据Y和Ⅹ的观测 值来估计未知的β和β1的值,进而建立回 归模型
一元线性回归模型的基本形式为： E(Yi )=β0+1Xi （3-1） 或 Yi=E (Yi )+ui=β0+1Xi+ui （3-2） 其中β0、1是未知而固定的参数，称为回 归系数，ui称为随机扰动项。 在回归分析中，我们要根据Y和X的观测 值来估计未知的β0和1的值，进而建立回 归模型