Регрессионный анализ: различия между версиями
| [непроверенная версия] | [непроверенная версия] |
Содержимое удалено Содержимое добавлено
Строка 16:
Для выяснения вопроса, насколько точно регрессионный анализ оценивает изменение <math>Y</math> при изменении <math>X_1, X_2, ..., X_p</math>, используется средняя величина дисперсии <math>Y</math> при разных наборах значений <math>X_1, X_2, ..., X_p</math> (фактически речь идет о мере рассеяния зависимой переменной вокруг линии регрессии).
В матричной форме уравнение регрессии (УР) записывается в виде: Y=BX+U, где U- матрица ошибок. При обратимой матрице X◤X получается вектор столбец коэффициентов B с учётом U◤U=min(B).
== Метод наименьших квадратов (расчёт коэффициентов) ==
| |||