韩龙：知识产权师考试每天学一点（第84天）

1、最小二乘法原理

最小二乘法是对回归模型进行参数估计的方法。距离各观察点最近（即实际观测点和直线间的距离最小）的一条直线最能代表两个变量之间的关系。

最小二乘法就是使得因变量的观测值yi与估计值yˆi之间的离差（又称残差）平方和最小来估计参数β0和β1的方法。

【举例】

估计的城镇居民人均可支配收入和人均消费的一元线性直线回归方程为：yˆi =1296.3 + 0.629Xi

估计的回归系数显示，城镇居民人均可支配收入每增加1元，城镇居民人均消费将增加0.629 元。

根据上面估计的回归方程，当城镇居民家庭人均可支配收入X=15000元时，人均消费支出是多少？

解：将X=15000元代入回归方程，得：yˆi = 1296.3 + 0.629 × 15000 = 10731.3（元）

这说明，当城镇居民家庭人均可支配收入X=15000 元时，人均消费支出是10731.3 元。

 2、回归模型的拟合效果分析




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