南淮北安
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一篇文章带你认识数学建模中的回归分析

文章目录

    • 一、为什么要学习线性回归模型？
    • 二、线性回归模型
      • 1. 示例：酒类消费税问题
      • 2. 示例：学习绩效的决定因素
    • 三、非线性回归问题

一、为什么要学习线性回归模型？

在科学研究和工程实践中，常常会遇到“黑箱问题”，即系统内部机理不明确，需要建立数学模型，通过观测数据，构建系统内部规律，达到预测和控制系统输出的目标。
一篇文章带你认识数学建模中的回归分析_第1张图片
比如：

  • 在计量经济学（econometrics）中，需要判断政府征收“酒类消费税”是否有助于减少交通事故次数。
  • 在心理学中，需要寻找决定学习效果的各种因素
  • 在数学中，需要建立因变量 y 和自变量 x 之间的函数关系 y=f(x)，即确定函数f(x)的形式。

二、线性回归模型

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