回归模型的建立英文 回归模型的建立

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1、对不起,我根本不知道什么是……不过我查了些资料一元线性回归模型表示如下, yt = b0 + b1 xt + ut (2.1) 上式表示变量yt 和xt之间的真实关系.其中yt 称作被解释变量（或相依变量、因变量）,xt称作解释变量（或独立变量、自变量）,ut称作随机误差项,b0称作常数项（截距项）,b1称作回归系数. 在模型 (2.1) 中,xt是影响yt变化的重要解释变量.b0和b1也称作回归参数.这两个量通常是未知的,需要估计.t表示序数.当t表示时间序数时,xt和yt称为时间序列数据.当t表示非时间序数时,xt和yt称为截面数据.ut则包括了除xt以外的影响yt变化的众多微小因素.ut的变化是不可控的.上述模型可以分为两部分.（1）b0 +b1 xt是非随机部分；（2）ut是随机部分.。

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