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分析電子拉力試驗機/拉力機線性回歸變量

瀏覽次數(shù):2642更新日期:2013-03-19

分析電子拉力試驗機/拉力機線性回歸變量:

在線性回歸中,數(shù)據(jù)使用線性預(yù)測函數(shù)來建模,并且未知的模型參數(shù)也是通過數(shù)據(jù)來估計。這些模型被叫做線性模型。zui常用的線性回歸建模是給定X值的y的條件均值是X的仿射函數(shù)。不太一般的情況,線性回歸模型可以是一個中位數(shù)或一些其他的給定X的條件下y的條件分布的分位數(shù)作為X的線性函數(shù)表示。像所有形式的回歸分析一樣,線性回歸也把焦點放在給定X值的y的條件概率分布,而不是X和y的聯(lián)合概率分布(多元分析領(lǐng)域)。

線性回歸是回歸分析中*種經(jīng)過嚴格研究并在實際應(yīng)用中廣泛使用的類型。這是因為線性依賴于其未知參數(shù)的模型比非線性依賴于其位置參數(shù)的模型更容易擬合,而且產(chǎn)生的估計的統(tǒng)計特性也更容易確定。

分析電子拉力試驗機/拉力機線性回歸有很多實際用途。分為以下兩大類:1.如果目標是預(yù)測或者映射,線性回歸可以用來對觀測數(shù)據(jù)集的和X的值擬合出一個預(yù)測模型。當完成這樣一個模型以后,對于一個新增的X值,在沒有給定與它相配對的y的情況下,可以用這個擬合過的模型預(yù)測出一個y值。2.給定一個變量y和一些變量X1,...,Xp,這些變量有可能與y相關(guān),線性回歸分析可以用來量化y與Xj之間相關(guān)性的強度,評估出與y不相關(guān)的Xj,并識別出哪些Xj的子集包含了關(guān)于y的冗余信息。

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