7.3多元回归分析（multiple regretion）

1.与简单线性回归区别（Simple Linear Regretion）：

   多个自变量x

2.多元回归模型：   

  其中，，

3.多元回归方程：

   

4.估计多元回归方程：

   

    

 5.估计流程（与简单线性回归类似）：

    

  6.估计方法：

     使sum of squares 最小

    运算与简单线性回归类似，涉及到线性代数和矩阵代数的运算。

7.例子：

   一家快递公司送货：x1:运输里程 x2:运输次数 Y：总运输时间

   

 

8.描述参数含义：

   b1:平均每多运送一英里，运输时间延长0.0611小时

   b2:平均每多一次运输，运输时间延长0.923小时

9.预测：

   如果一个运输任务是跑102英里，运输6次，预计多少时间？

   Time = -0.869 + 0.0611*102 + 0.923*6

             =10.9(小时)

10.如果自变量中有分类型变量（categericasal  data），如何处理？

     

11.关于误差的分布：

    误差是一个随机变量，均值为0；的方差对于所有的自变量来说相等，所有的值是相等的，满足正态分布，并且通过反应y的期望值。