7.1三变量模型:符号与假设 一、三变量PRF的随机表达式:

一． 一元线性回归模型的评价 对一元线性回归模型需做数据的拟合优度、线性相关关系的检验。 Y＝β0 十 β1x＋ε，ε～N（0，σ2）其中，β0、β1、σ2 是未知参数

6 .1 多重共线性产生的背景和原因 6 .2 多重共线性对回归模型的影响 6 .3 多重共线性的诊断 6 .4 消除多重共线性的方法 6 .5 主成分回归 6 .6 本章小结与评注

1．模型假设 （1）病人的三项指标年龄、病情严重程度、忧虑程度作为回归模型的自变量； （2）病人对医院服务工作的满意程度作为回归模型的因变量；

双变量计量资料:每个个体有两个变量值 总体:无限或有限对变量值 样本:从总体随机抽取的n对变量值 (,Y1),(2,Y2),(XnYn) 目的:研究和Y的数量关系 方法:回归与相关 简单、基本直线回归、直线相关

前几章所讨论的内容，其目的在于寻求被测量 的最佳值及其精度。在生产和科学实验中，还有另 一类问题，即测量与数据处理的目的并不在于被测 量的估计值，而是为了寻求两个变量或多个变量之 间的内在关系，这就是本章所要解决的主要问题。 表达变量之间关系的方法有散点图、表格、曲 线、数学表达式等，其中数学表达式能较客观地反 映事物的内在规律性，形式紧凑，且便于从理论上 作进一步分析研究，对认识自然界量与量之间关系 有着重要意义。而数学表达式的获得是通过回归分 析方法完成的

基于地应力场产生的原因,建立了地应力场的数学模型.根据实测地应力资料,利用多元非线性回归分析的基本原理,得出了计算区域初始地应力场应力分量的回归公式.据此, 可以预测该区域范围内的地应力分布状况

直线回归分析 Analyze regression\\ Linear 问题:某地一年级12名女大学生的体重(kg)X与肺活量 (L)Y数据如下表 1、肺活量与体重之间是否有直线关系?如果有直线关系试用直线回归方程描述

采用Gleeble-1500D热模拟试验机研究了9Cr低活化马氏体钢在950~1200℃、应变速率为10-2~10s-1变形条件下的热压缩变形行为,并用金相显微镜观察了相应显微组织的变化.回归分析得出在0.15~0.8真应变量范围内变形激活能和材料常数随真应变量变化的关系式,并得出双曲正弦本构方程;利用数学方法直接从真应力-真应变曲线获得动态再结晶的峰值应力、临界应力、峰值应变和临界应变;回归得出了峰值应力、临界应力、峰值应变、临界应变和动态再结晶晶粒大小与Zener-Hollomon参数的关系式

前几章的方法都只涉及一种变量,主要是比较它的各组值之间的差异。但生物学所涉及 的问题是多种多样的,对许多问题的研究需要考虑不只一个变量,例如生物的生长发育速度 就与温度,营养,湿度……等许多因素有关,我们常常需要研究类似的多个变量之间的关系 这种关系可分为两大类,即相关关系与回归关系