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回歸分析基本原理第1節(jié)回歸分析概述 2第2節(jié)多元回歸分析基本原理 2 84.2多面函數(shù)擬合法 9合法 9。舉個例子來說：人的血壓y與年齡x的關(guān)系，人的年齡越大血壓就會越高，通常在數(shù)據(jù)挖掘里面或者信息檢索里面我們的應(yīng)用無非是根據(jù)一系列訓(xùn)練第2節(jié)多元回歸分析基本原理現(xiàn)象共同對一種地理現(xiàn)象產(chǎn)生影響，作為影響其分布與發(fā)展的重要因素。12m12my=+x+x+…+x+e(1)01122mm012m12mx,x,…,x的線性回歸函數(shù)。e為隨機(jī)誤差，一般包括非重要自變量的省略、人12m為隨機(jī)行為、數(shù)學(xué)模型欠妥、歸并誤差、測量誤差。012mb值后，即可利用多元線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測了。ii1i2imi01i12i2mimi12ni令「y]「1xx…x]「b]「e]y=Ab+e)最小二乘法可獲得回歸參數(shù)的最優(yōu)無偏估計值。012m=T=(A?y)T(A?y)AyTA(4)===YT+ZTdFd(YTZ===YT+ZTdXdXdXdXdX對(4)式求導(dǎo)過程為=(A?y)T?(Ay)+(A?y)T?(Ay)有等式兩邊再次轉(zhuǎn)置，得?=(ATA)1ATy=A(ATA)1ATy多元線性回歸模型標(biāo)準(zhǔn)差(中誤差)的計算公式為?=(yii)2=T數(shù))3、回歸模型(即方程)的顯著性檢驗012m1i構(gòu)建F統(tǒng)計量ii12m表1線性回歸模型的方差分析表mmF值F=把y的n個觀測值之間的差異，用觀測值y與其平均值y的偏差平方和來表ii0i1i?t=itii其中S=Var(?)=c?是回歸系數(shù)?的標(biāo)準(zhǔn)差，c是(ATA)1中第i+1個iiiiiii確定臨界值t(nm1)。a2若t≥t(nm1)，則拒絕原假設(shè)H，接受備選假設(shè)，即總體回歸系數(shù)a20ii多元線性回歸模型精度可以利用殘差(剩余)標(biāo)準(zhǔn)差來衡量。?=(yii)2=T01122mmp1p2pmpppp01p12p2mpmpppppE()=E(y)=0pppD(D()=D(y)+D()=2(1++A(ATA)1AT)pppnpssspsyt=ptppppt?(e)<y<+t?(e)pa2pppa2p第3節(jié)回歸分析預(yù)測在測繪中的基礎(chǔ)應(yīng)用售量，那

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