线性模型

线性模型描述一个连续反应变量的函数的一个或多个预测变量。他们可以帮助你理解和预测复杂系统的行为或分析实验,金融,生物数据。

线性回归统计方法用于创建一个线性模型。模型描述一个因变量的关系\ (y \)(也称为响应)作为一个或多个自变量的函数\ (X_i \)(称为预测)。线性模型的一般方程是:

\ [y = \ beta_0 + \ \ \和beta_i X_i + \ epsilon_i \]

其中\β(\ \)表示线性参数估计计算和\ε(\ \)代表了错误条件。

有几种类型的线性回归:

• 简单线性回归:使用只有一个预测模型
• 多元线性回归:使用多个预测模型
• 多元线性回归:模型为多个响应变量

简单线性回归通常做的MATLAB。多个和多元线性回归,看到统计和机器学习工具。它使逐步、稳健和多元回归:

• 生成预测
• 线性模型比较适合
• 情节残差
• 评价拟合优度
• 检测异常值

创建一个线性模型,适合曲线和表面数据,看看曲线拟合工具箱。创建动态系统的线性模型来衡量投入产出数据,看看系统辨识工具箱。创建一个线性模型的控制系统设计一个非线性仿真软件模型,明白了仿真软件控制设计。