Y=o+ Bx+B2x Pxp+8 E~N(0,0 其中β0,B1,…,Bp,02>0是未知参数,P>1。称为P 元正态线性回归模型,有 E(YX1=x2…XP=xP)=角+x+B2 Pxp 称 y=u(x, xp)=Bo+Bx+B2x2+.+Bpx 为Y关于x1,x2,…,xp回归函数或理论回归方程 对可控变量X1,X2,…,Xp的N组试验数据及因变量Y 的试验结果为 i;x1,x;2,…,xp), 有如下的结构式(样本模型) h1=A+B1x1+2x2+…+Bpxp+61 Bo+B1x21+2x 2D+82 p2p YN=Bo+ BIXNI+ B2xN2+.+ PDXND+EN 其中,P>1,n>P,并假定 (1)1,ε2,…,εp相互独立,同服从正态分布 N(0,02) (2)自变量x,x,……,xp无完全的(或接近完全的)多   = + + + + + ~ (0, ) 2 0 1 1 2 2        N Y x x x  P P （1） 其中β0，β1，…，βP，σ2＞0 是未知参数，P＞1。称为 P 元正态线性回归模型，有 E(Y X1 = x1 ,  ,XP = xP) = 0 + 1 x1 + 2 x2 ++ PxP ， 称 P P P y =  x x  x =  +  x +  x ++  x 1 2 0 1 1 2 2 ( , , , ) 为 Y 关于 x1, x2, …, xp 回归函数或理论回归方程 对可控变量 X1，X2，…，Xp 的 N 组试验数据及因变量 Y 的试验结果为 (yi ; xi,1, xi,2, …, xi,p), i=1,2,…,N. 有如下的结构式(样本模型)：        = + + + + + = + + + + + = + + + + + N N N p Np N p p p p Y x x x Y x x x Y x x x                        0 1 1 2 2 2 0 1 21 2 22 2 2 1 0 1 11 2 12 1 1 （2） 其中，P＞1，n＞P，并假定 （1）ε1，ε2，…，εp 相互独立，同服从正态分布 N(0,σ2 )； （2）自变量 x1, x2, …, xp 无完全的（或接近完全的）多