多元回归分析的应用
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回归分析有很广泛的应用，例如实验数据的一般处理，经验公式的求得，因素分析，产品质量的控制，气象及地震预报，自动控制中数学模型的制定等等。
多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法，按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析（简称为“一对多”回归分析）及多个因变量对多个自变量的回归分析（简称为“多对多”回归分析），按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。
本“多元回归分析原理”是针对均匀设计3.00软件的使用而编制的，它不是多元回归分析的全面内容，欲了解多元回归分析的其他内容请参阅回归分析方面的书籍。
本部分内容分七个部分，§1～§4介绍“一对多”线性回归分析，包括数学模型、回归系数估计、回归方程及回归系数的显著性检验、逐步回归分析方法。“一对多”线性回归分析是多元回归分析的基础，“多对多”回归分析的内容与“一对多”的相应内容类似，§5介绍“多对多”线性回归的数学模型，§6介绍“多对多”回归的双重筛选逐步回归法。§7简要介绍非线性回归分析。
§1 一对多线性回归分析的数学模型
设随机变量与个自变量存在线性关系:
，（1.1）
（1.1）式称为回归方程，式中为回归系数，为随机误差。
现在解决用估计的均值的问题，即
，
且假定，，是与无关的待定常数。
设有组样本观测数据：
其中表示在第次的观测值，于是有： 重难点：了解聚类分析的基本思想、方法及其简单应用；了解回归的基本思想、方法及其简单应用．
考纲要求：①了解聚类分析的基本思想、方法及其简单应用．
②了解回归的基本思想、方法及其简单应用．
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