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簡單線性迴歸
鎖定
簡單線性迴歸理論模型
簡單線性迴歸數據和估計
區分隨機變量和這些變量的觀測值是很重要的。通常來説,觀測值或數據(以小寫字母表記)包括了n個值 .我們有p + 1個參數需要決定,為了估計這些參數,使用矩陣表記是很有用的。其中Y是一個包括了觀測值的列向量,包括了未觀測的隨機成份以及迴歸量的觀測值矩陣X:X通常包括一個常數項。如果X列之間存在線性相關,那麼參數向量β就不能以最小二乘法估計除非β被限制,比如要求它的一些元素之和為0。
簡單線性迴歸古典假設
樣本是在總體之中隨機抽取出來的。因變量在實直線上是連續的,殘差項是獨立同分布的,也就是説,殘差是i.i.d.且服從高斯分佈。這些假設意味着殘差項不依賴自變量的值,所以和自變量(預測變量)之間是相互獨立的。在這些假設下,建立一個顯示線性迴歸作為條件預期模型的簡單線性迴歸。