文档介绍：简单回归分析
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Regression 释意
F. Galton
outline
简单线性回归
回归模型的建立
回归系数的假设检验和区间估计
线性回归的应用
估计置信区间
估计预测区间
残差分析
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1 概述
Y 因变量
(dependent variable, response variable)
X 自变量
(independent variable)
简单回归的形式：
简单回归是回归分析中最基本、最简单的一种，又称直线回归。
(1)a 为回归直线在 Y 轴上的截距。
a > 0，表示直线与纵轴的交点在原点的上方；
a < 0，则交点在原点的下方；
a = 0，则回归直线通过原点。
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(2）b为回归系数，即直线的斜率。
b>0，直线从左下方走向右上方，Y 随 X 增大而增大；
b<0，直线从左上方走向右下方，Y 随 X 增大而减小；
b=0，表示直线与 X 轴平行，X 与Y 无直线关系。
b 的统计学意义是：X 每增加(减)一个单位，Y 平均改变b个单位。
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2 回归模型的前提假设
线性(linear)
独立(independent)
正态(normal)
等方差(equal variance)
恰好为“LINE”。