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1，求线性回归模型的建模思想

建议参考最小二乘法的原理. 计量经济学和六西格玛绿带教程里面都有, 好像线性代数里面也有
额

求线性回归模型的建模思想

2，回归分析法的介绍

回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析法不能用于分析与评价工程项目风险。回归分析法是依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法，应用于经济预测、科技预测和企业人力资源的预测等。

回归分析法的介绍

3，那么它可以作为二次非线性回归模型的建模依据吗

不能，Pearson Correlation检查两变量的线性相关程度，如果很大的话 ，比如正负0.8，0.9的样子，就说明这两个变量你中有我，我中有你，同时存在在模型中只会削弱彼此的存在感，只需要有一个在模型就ok了。你可以分2次分别抛掉这两个变量回归看看结果，择优录取。一般来说，当方差不是齐次的时候，即你的残差图有明显的趋势效应，Y越大残差越大，此时会对Y作变换，有可能是开方，如此模型变为二次非线性回归。
应该不能吧。

那么它可以作为二次非线性回归模型的建模依据吗

4，直线回归分析根据什么原理建立正规方程组

回归分析是指对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型(函数式)，来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。二、回归分析的种类1.按涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。2.按回归方程的表现形式不同，可分为线性回归分析和非线性回归分析若变量之间是线性相关关系，可通过建立直线方程来反映，这种分析叫线性回归分析。 若变量之间是非线性相关关系，可通过建立非线性回归方程来反映，这种分析叫非线性回归分析。

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