如何推导线性回归方程公式?

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推导线性回归方程公式:

回归方程: y=ax+b

a,b未知,要用观测数据(x1,x2,xn和y1,y2,yn)确定之

为此构造Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2

∂Q/∂a=2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)](-xi)=0(3)

∂Q/∂b=2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]=0(4)

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(多元分析领域)。

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