SAS讲义-第三十二课多元线性回归分析(共24页).doc

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精选优质文档-倾情为你奉上第三十二课 多元线性回归分析一、 多元回归模型表示法通常,回归模型包括k个变量,即一个因变量和k个自变量(包括常数项)。由于具有N个方程来概括回归模型(32.1)模型的相应矩阵方程表示为:错误!未定义书签。(32.2)式中(32.3)其中:Y为因变量观察的N列向量,X为自变量观察的N (k+1) 矩阵,为末知参数的(k+1) )列向量,e 为误差观察的N列向量。在矩阵X表达式中,每一个元素Xij 都有两个下标,第一个下标表示相应的列(变量),第二个下标表示相应的行(观察)。矩阵X的每一列表示相应的给定变量的N次观察的向量,与截矩有关的所有观察值都等于1。经典的线性回归模型的假设可以阐述如下:l 模型形式由(32.1)给定;l 矩阵X的元素都是确定的,X的秩为(k+1),且k小于观察数N;l e 为正态分布,E(e )=0 和 ,式中I为NN单位矩阵。根据X的秩为(k+1) 的假定,可以保证不会出现共线性。如果出现完全共线性,矩阵X的一列将为其余列的线性组合,而X的秩将小于(k+

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