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一元线性回归方程_百度百科
回归分析就是要找出一个数学模型Y=f (X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f (X)的形式是一个直线方程时，称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。
线性回归入门:一元线性回归 - 知乎 - 知乎专栏
线性回归实际上就是将两个变量通过一个线性方程联系起来。其中一个变量作为方程中的自变量，也称为预测变量；另一个变量作为方程中的因变量，也成为响应变量。
【统计学笔记】第十一章一元线性回归 - CSDN博客
回归方程：描述因变量y的期望值如何依赖于自变量x的方程称为回归方程，一元线性回归方程的形式为： E ( y ) = β 0 + β 1 x E (y) = β_0 + β_1x E (y) = β 0 + β 1 x
线性回归分析的基本步骤 SPSS线性回归分析方程怎么写-IBM SPSS Statistics 中文网站
线性回归分析的基本步骤，包括设定回归方程的变量，检验方程是否满足线性回归假设，检验方程的拟合优度，显著性，创建方程等步骤。
一文学会，线性回归超全总结，让你成为高手！ - 知乎
终于有人把线性回归讲明白了！ 13个章节，干货满满！简单、易懂、全面又深邃！手把手教程，建议收藏保持反复阅读~
使用spss进行一元线性回归分析并验证解读结果 - 知乎
一元线性回归是众多回归分析中最简单的分析方法，其目的是在当前只有一个自变量 (x)和一个因变量 (y)的情况下，尝试使用一元线性方程y=ax+b的形式描述它们之间的的关系。
一元线性回归模型（公式推导+举例应用）-CSDN博客
本文详细介绍了一元线性回归模型的原理，包括模型表达式、均方误差作为优化目标、最小二乘法求解斜率和截距的方法，以及协方差和方差在求解中的应用。最后通过实际数据集展示了如何使用这两种方法进行模型计算和预测。
经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型
本章学习的一个重点是如何获取线性的样本回归函数,主要涉及到普通最小二乘法 (OLS )的学习与掌握。同时,也介绍了极大似然估计法(ML )以及矩估计法(MM)。本章的另一个学习的重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断,即进行所谓的统计检验。