1咒林、與簡單線性回歸區(qū)別多個自變量x
2效斑、多元回歸模型
????y=β0＋β１x1+β2x2+ ... +βpxp+ε
????其中：β0买羞，β１袁勺，β2... βp是參數(shù)、?ε是誤差值
3畜普、多元回歸方程
????E(y)=β0＋β１x1+β2x2+ ... +βpxp
4魁兼、估計多元回歸方程
?????y_hat=b0＋b１x1+b2x2+ ... +bpxp
????一個樣本被用來計算β0，β１漠嵌，β2... βp的點估計b0,?b1,?b2,...,?bp
5咐汞、估計流程（與簡單線程回歸類似）
6、估計方法儒鹿，使用sum of sequares最小min求和方差
7化撕、例子
?一家快遞公司送貨：X1： 運輸里程 X2： 運輸次數(shù) ? Y：總運輸時間
Time?= b0+?b1*Miles?+?b2 * Deliveries?
Time?=?-0.869?+?0.0611?Miles?+?0.923?Deliveries?
8. 描述參數(shù)含義
? ? ?b0: 平均每多運送一英里，運輸時間延長0.0611 小時
? ? ?b1: 平均每多一次運輸约炎，運輸時間延長?0.923 小時
? ? ?如果一個運輸任務是跑102英里植阴，運輸6次，預計多少小時圾浅？
? ? ?Time = -0.869?+0.0611?*102+?0.923?*?6
? ? ? ? ? ? ? = 10.9 (小時）
10. 如果自變量中有分類型變量(categorical?data) , 如何處理掠手？
11. 關于誤差的分布
誤差ε是一個隨機變量，均值為0
ε的方差對于所有的自變量來說相等
所有ε的值是獨立的
ε滿足正態(tài)分布狸捕，并且通過β0＋β１x1+β2x2+ ... +βpxp反映y的期望值
