| 释义 |
回归模型 回归模型 回归分析的数学模型。一个随机变量Y对另一些随机变量或一般变量X1,…,X p之间依赖关系的数学表达式及有关假设条件的总称。回归模型的一般形式为Y=f(X1,…,X p)+ε,其中f(X1,…,X p)是Y对X1,…,X p的回归函数,ε是数学期望为零的随机变量,称为随机误差。方程y=f(x1,…,x p)称为回归方程,其中X1,…,X p称为“回归变量”、“说明变量”、“解释变量”或“预报因子”;y称为“响应变量”、“被说明变量”、“被解释变量”或“预测量”。只有一个回归变量的回归模型称为一元的,否则称为多元的。应用中,若回归函数的数学形式已知,但含有未知参数,称这样的模型为参数回归模型;若只对回归函数作一般的要求,而不假定任何具体的数学形式,称这样的模型为非参数回归模型。回归模型中,最重要且最便于处理的情形是f(x1,…,x p)关于未知参数β0,β1,…,β p为线性的情形,这样的回归模型称为线性的,否则称为非线性的。出处：管理学卷 • 统 计 学 • 数理统计 |