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四、一元线性回归分析
(一)基本公式
1、如果预测对象与主要影响因素之间存在线性关系,将预测对象作为因变量y,将主要影响因素作为自变量x,即引起因变量y变化的变量,则它们之间的关系可以用一元线性回归模型表示为如下形式:
y=a+bx+e
其中:a和b是揭示x和y之间关系的系数,a为回归常数,b为回归系数e是误差项或称回归余项。
2、对于每组可以观察到的变量x,y的数值xi,yi满足下面的关系:
yi=a+bxi+ei
其中ei是残差项,是用a+bxi去估计因变量yi的值而产生的误差。
在实际预测中,ei是无法预测的,回归预测是借助a+bxi得到预测对象的估计值yi。为了确定a和b,从而揭示变量Y与X之间的关系, 可以表示为: y=a+bx


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