二元線性迴歸

二元線性迴歸(binary linear regression)有兩個自變量的線性迴歸.設隨機變量y與變量X, ,X:存在相關關係，若XX:固定時，Y服從正態分佈，}xu,xz,}y)(i=1,2，…,n)是(XXZ,Y)的n個觀察值，亦可由最小二乘法確定一個線性迴歸方程x=bo+b,X,-f-bzXz，(1)因Y與X, ,X:之間是相關的，所以把散佈點集(x,，xar,yr)}i=1,2,"..}n)描繪在空間直角座標系中，則這n個點的散佈圖構成一個空間點集，稱為三維空間散佈圖.用最小二乘法可以求得擬合(XXZ)與Y兩者間關係的最佳之線性方程，即用方程(1)表示的這樣一個平面，它使在諸點(x,. , x2)的觀察值，與相應Y值之間的離差平方和為最小.稱此平面為Y對XX:的迴歸平面.上述迴歸分析稱為二元線性迴歸.