、数学模型及定义 一般称 ∫Y=XB+6 lE()=0, COV(8, 8)=0I 为高斯一马尔可夫线性模型(k元线性回归模型),并简记为(Y,XB,o21n) yI Xul x 1 Y X= 21 22 B B E 1 nk y=B0+Bx1+…+B4xk称为回归平面方程 返回 线性模型(Y,XB,a2n)考虑的主要问题是: (1)用试验值(样本值)对未知参数β和σ2作点估计和假设检验,从而建立y与 x12x2…2xk之间的数量关系; (2)在x1=x01,x2=x02…,x=x0k,处对y的值作预测与控制,即对y作区间估计一、数学模型及定义 一般称 2 ( ) 0,COV( , ) n Y X E I        = +   = = 为高斯-马尔可夫线性模型(k 元线性回归模型)，并简记为( , , ) 2 n Y X  I 1 2 n y y Y y     =         ， 11 12 1 21 22 2 1 2 1 ... 1 ... 1 ... k k n n nk x x x x x x X x x x     =         ， 0 1 k         =         ， 1 2 n         =         k k y =  +  x +...+  x 0 1 1 称为回归平面方程. 返回 线性模型 ( , , ) 2 n Y X  I 考虑的主要问题是： （1）用试验值（样本值）对未知参数  和 2  作点估计和假设检验，从而建立 y 与 k x , x ,...,x 1 2 之间的数量关系； （2）在 , ,..., , 1 01 2 02 k 0k x = x x = x x = x 处对 y 的值作预测与控制，即对 y 作区间估计