第三章 转向高维数据2

3.4 两变量线性模型

识别衡量散点图向下或向上倾斜程度（斜率）
表示X与Y之间的线性关系：

a截距；b斜率；c误差
利用方法找到a，b是的误差最小，即：

例：判断销售量与价格的线性回归的拟合优度
总变化量：

被解释变量：

未被解释变量：

总变化量=被解释变量+未被解释变量：

决定系数：
决定系数等于1，高度拟合；等于0，完全无关

3.5 简单方差分析

退化形式的模型来自相等均值的假设：
完全形式的模型来自不同均值的假设：
F检验基于退化模型和完全模型的平方和的比较，自由度为观察值数量减去参数的数量，因此F统计量为：

当F统计量大于分布95%的分位点数时，拒绝零假设。
注：简单线性回归模型F统计量等于t检验统计量的平方。

3.6多元线性模型

构建Y与多维变量X的线性关系，最小二乘法估计量：