用回归系数的最小二乘估计法确定直线方
程
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收集于网络，如有侵权请联系管理员删除 用回归系数的最小二乘估计法确定直线方程
为了研究附表3中数据之间的关系，我们以实际销售量x 为横坐标，以计划销售量y 为纵坐标将这些数据点（,i i x y ）在平面直角
坐标系上标出，这些数据点大致落在一条直线附近，这说明变量x 与y 之间的关系大致可以看作是直线关系。不过这些点又都不在一条直线上，这表明x 和y 之间的关系是不确定关系。实际上，计划销售量y 除了与实际销售量x 有一定关系外，还受到许多其他因素影响。因此，y 与x 之间可假定有如下关系式：
+y A bx ε=+ ………………… ①
由以上可以确定一元线性回归模型，记为，
2+0,y A bx E D εεεσ
=+??==? ①式两边同时取数学期望：y A bx =+，称为y 对x 的回归直线方程。
在该模型下，第i 个观测值可以看作样本i i i y A bx ε=++的实
际抽样值，即样本值。
一元线性回归分析法的主要任务是：用试验值（样本值）对
b A 、和σ作点估计；对回归系数A 、b 作假设检验。
模型参数估计
回归系数的最小二乘估计