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1、简单的线性回归方程研究具有何种现实指导意义？
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：国际域名空间、虚拟主机、营销软件、网站建设、昭通网站维护、网站推广。
随着经济全球化的不断发展，企业面临更加激烈的市场竞争。企业必须不断提高盈利水平，增强其获利能力，在生产、销售、新产品研发等一系列过程中只有自己的优势，提高企业效率，降低成本，形成企业的核心竞争力，才能在激烈的竞争中立于不败之地。过去很多企业在生产、运输、市场营销等方面没有利用线性规划进行合理的配置，从而增加了企业的生产，使企业的利润不能达到最大化。在竞争日益激烈的今天，如果还按照过去的方式，是难以生存的，所以就有必要利用线性规划的知识对战略计划、生产、销售各个环节进行优化从而降低生产成本，提高企业的效率。比如你建立一个销售问题的简单的线性回归方程，你就可以为你今后的销售提供一个依据，确定的个方向了。线性规划具有重要现实意义，为日后的工作基础，比如计算最佳方案时是比较好的2、什么是线性回归，怎样回归？如何回归？
实际上是通过自变量与因变量的数据矩阵，出他们之间的线性关系，即一次函数。spss等统计软件可以很快处理。变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点(,)将散布在某一直线周围,因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数,即,下面用最小二乘法估计参数、b,设服从正态分布,分别对、b的偏导数,并令它们等于零，得方程组 解得 其中 ， 且为观测值的样本方差. 线性方程称为关于的线性回归3、什么是线性回归模型？ 线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多线性回归区别，】，而不是一个单一的标量变量。）回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多线性回归分析。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多分析领域）。线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。实验数据是离散的，用一线性方程式逼近数据，此线性方程式就是线性回归模型。去文库，查看完整内容内容来自用户:ab22经典线性回归模型§．称特定变量y为因变量（dependentvariable）、被解释变量（explainedvariable）、响应变量（responsevariable）、被预测变量（predictedvariable）、回归子（regressand）。3．称与特定变量相关的其它一些变量x1，…，xp为自变量（independentvariable）、解释变量（explanatoryvariable）、控制变量（controlvariable）、预测变量（predictorvariable）、回归量（regresr）、协变量（covariate）。，…，n)。称这n组值为样本（sample）或数据（data）。§（线性性(linearity)）yi=bLbpxipei(i=1，…，n)。（）称方程（）为因变量y对自变量x1，…，xp的线性回归方程（linearregressionequation），其中bk(k=0，1,L,p)是待估的未知参数（unknownparameters），ei(i=1,L,n)是满足一定限制条件的无法观测的误差项（unobservederrorterm）。称自变量的函数bLbpxip为回归函数（regressionfunction）或简称为回归（regression）。称b0为回归的截距(ntercept)，称bk(k=1,L,p)为自变量的回归系数（regressioncoefficients）。某个自变量的回归系数表1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型 文献 2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型 文献 ,.,xp进行了n次观测,得到n组观测值yi,xi1,xi2, 文献 一线性回归模型是用于分析一个自变量（X）与一个因变量（Y）之间线性关系的数学方程。一般形式为： （）式中： 是因变量Y的估计值，也称理论值。X是自变量， 为未知参数。 是直线方程的截距，即 时的 值； 是回归直线的斜率，也称回归系数，表示自变量每变化一个单位时 的增量（ ）它的符与相关系数 是一致的，当
时，表示自变量X与因变量 之间不存在线性关系，无论X取何值， 为一常数。一线性回归方程：表示为Y=A BX的方程4、回归分析r方0.95可以认为线性吗
