多元回归分析原理

多元回归分析原理

多元回归分析原理
　　　回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。　　回归分析主要解决以下几个方面的问题:六西格玛品质论坛`r^ O r#P(1) 确定几个特定的变量之间是否存在相关关系, 如果存在的话, 找出它们之间合适的数学表达式;~Q;FD `hm(2) 根据一个或几个变量的值, 预测或控制另一个变量的取值, 并且可以知道这种预测或控制能达到什么样的精确度;WhxD&fK6u#t:W7q(3) 进行因素分析。例如在对于共同影响一个变量的许多变量(因素)之间, 找出哪些是重要因素, 哪些是次要因素, 这些因素之间又有什么关系等等。A&\c2o!m_5B　　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。xx.u}r:xm　　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。-质量-SPC ,six sigma,TS16949,MSA,FMEAYAhdc1E　　§1 一对多线性回归分析的数学模型　　§2 回归系数的最小二乘估计　　§3 回归方程及回归系数的显著性检验bbs.6sq.net*B&dl;a\　　§4 逐步回归分析7L){m"B%}0[YR　　§5 多对多线性回归数学模型bbs.6sq.net&P#wmY(`　　§6 双重筛选逐步回归 §7 非线性回归模型q1M_$v4`7A　　更多内容请访问试验技术网之均匀设计3.00专栏。