学习：StatQuest-线性回归

最小二乘法

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对应点的拟合值与真实值之间的离差和，这个和越小，拟合的越好。可以用求导求出其正规方程组可求解

线性回归

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左图是将数据点都放在数轴上，我们可以计算这这组数据的均值和方差，，然后计算R^2 来衡量线性相关程度（可复习下R^2 一章）

多元线性回归也是一样的，均采用最小二乘法，只不过是以矩阵的形式表示正规方程组，以此来计算各个参数

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这是个多系数的方程

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那么各参数的显著性检验也很简单，即用F统计量来检验

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其中p(fit) 有几个参数，就是多少；p(mean)不做回归的时候，均值（均值参数就只有一个），所以p(mean) = 1

构造F统计量可以检测参数显著性