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一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型

一元线性回归模型：表示x、y之间关系的线性方程
（写出模型）Y=β0+β1X+ε
Y依赖于x和ε

一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第1张图片
回归方程的基本假定：

  1. y与x之间具有线性关系
  2. 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的
  3. ε 服从（0，δ2）的正态分布，且为随机变量，独立
  4. 对所有的x值，ε 方差都相同

回归方程模型中又分为基本原理、性质和求解过程
基本原理：
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第2张图片
性质：
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第3张图片
回归系数的求解：
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第4张图片
拟合优度：用于度量回归直线与各观测点的接近程度
在拟合优度的判别中，有判定系数的检验和估计标准误差两大部分。
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第5张图片
这里需要特别注意拟合优度的现实意义。

一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第6张图片
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第7张图片
所有的假设检验都需要检验
分为回归系数的检验和回归方程的检验

1.回归方程的检验
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第8张图片
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第9张图片

小结：

一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第10张图片
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第11张图片
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第12张图片
一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型_第13张图片
这一章的原理比较多，用键盘打出来还很费劲，所以我都放了手写的笔记

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