线性回归方程经济师

线性回归方程公式：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)(x1+x2+...xn-nX)；Y=a+bX，这属于比尔定律，其中a列为吸光度，b列为标准品的浓度。

建立回归方程应注意以下几点： （1）讨论的问题要有意义，回归方程的选择要符合实际需要。 （2）拟合都是在一定范围内进行的，即在我们处理的数据的范围内。不能把我们得到的回归方程任意扩大范围。比如，我们处理人的身高和体重，其身高在1.6—1.9米。它们的关系可以近似是一条直线，但是超出这个范围，例如身高2米以上，就可能就是一条曲线。 （3）由最小二乘法的解法，不难看出，x关于y的回归方程，与y关于x的回归方程不是互为反函数的关系。这在中学无需讨论，但教师应该有所了解。 （4）得到了回归方程bxay后，可以用它来作预报和控制。预报是指给定x的值代入回归方程，得到y的预报值。控制是指，要求y达到某一确定的值，利用回归方程确定x的值

1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；6、随机误差项服从正态分布。

四个：正态性 对于固定的自变量值，因变量值成正态分布。独立性 Yi值之间相互独立。线性 因变量与自变量之间为线性相关。同方差性 因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。