分析电子拉力试验机/拉力机线性回归变量
分析线性回归变量：
在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。zui常用的线性回归建模是给定x值的y的条件均值是x的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定x的条件下y的条件分布的分位数作为x的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定x值的y的条件概率分布，而不是x和y的联合概率分布（多元分析领域）。
线性回归是回归分析中*种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。
分析电子拉力试验机/拉力机线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：1.如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和x的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的x值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。2.给定一个变量y和一些变量x1,...,xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的xj，并识别出哪些xj的子集包含了关于y的冗余信息。
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