We first review the basic theory on

We first review the basic theory on erisp multiple linear regression. For simplicity let us work with only two independent variables X1 and X2. Our development, throughout this chapter, and the next two chapters,follows We have some data (X1i,X2i,Yi).1

Results (Thai) 1:

เราต้องทบทวนทฤษฎีพื้นฐานใน erisp เชิงเส้นแบบพหุคูณ สำหรับความเรียบง่ายให้เราทำงานกับตัวแปรอิสระเพียง 2 X 1 และ X 2 พัฒนา บทนี้ และบทถัดไปสอง ดังนี้เรามีข้อมูลบางอย่าง (X1i, X2i, Yi) .1

Results (Thai) 2:

ครั้งแรกที่เราตรวจสอบทฤษฎีพื้นฐานในหลาย erisp ถดถอยเชิงเส้น สำหรับความเรียบง่ายให้เราทำงานที่มีเพียงสองตัวแปรอิสระ X1 และ X2 การพัฒนาของเราตลอดบทนี้และอีกสองบทต่อไปนี้เรามีข้อมูลบางอย่าง (X1i, X2i ยี่) 0.1

Results (Thai) 3:

ครั้งแรกที่เราตรวจสอบทฤษฎีพื้นฐานเกี่ยวกับ erisp Multiple Linear Regression สำหรับความเรียบง่ายที่ให้เราทำงานกับเพียงสองตัวแปรอิสระ x1 และ x2 . การพัฒนาของเราตลอดทั้งบทนี้ และอีก 2 บท คือเราได้ข้อมูลบางส่วน ( x1i x2i , Yi ) 1 i < n , X1 และ X2 Y สามตัวแปรสังเกตได้ว่าเราเริ่มด้วยข้อมูล D ไม่เลือนข้อมูลกรอบค่าของ X1 และ X2 จะรู้ล่วงหน้า และ y คือตัวแปรเชิงสุ่ม เราสมมติว่าไม่มีความไม่แน่นอนใน X1 และ X2 . เราไม่สามารถทำนายอนาคต ค่า Y แน่นอน ดังนั้นเราจึงตัดสินใจที่จะมุ่งเน้นหมายความว่าของ y , E ( Y ) เราคิดว่า E ( Y ) เป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของ x1 และ x2 , พูด E ( Y ) = bx1 cx2 . รูปแบบของเราคือ