回归模型中准确值和估计值,一阶自回归模型

回归模型中准确值和估计值,一阶自回归模型

1、准确值是计量上的一个概念。比如，用刻度尺测量物体的长度，准确值就是能够测量出来或能够读出来的该物体长度的数值。其精确程度与刻度尺的最小单位有关，单位越小，精度越高指数分布：一般用于计算寿命的概率。首中即停止) 这里的λ理解为失效率。期望为失效率倒数，方差为失效率倒数平方。正态分布：相同条件下产生的一批结果。标

例如最小刻度是毫米的刻度尺，读数应读到毫米下一位，如1.1毫米其中一毫米是可以确定的，就是准确值，0.1毫米是不确定的，估读的，就叫估计值。在测量时.刻度尺的说明这个尺子的最小刻度是0.1厘米即1毫米.50.3厘米是准确值.由于刻度的线与物体重合.估讲读值为0.当然了.如果说测量的人说结果是50.31厘米也是正确的结果.不差出半

 可以注意到多元线性回归自变量为多个，假设与因变量y yy有关的自变量有多个，但是我们只找出了部分自变量，则与因变量y yy有关的其余自变量造成的系数估计不准确值会由残差项μ \mu虽然本节独自成为一节，但是其实是隶属于贝叶斯估计的，属于贝叶斯估计里面的一个trick,放弃一点的准确性，来极大提升算法性能。所以，这个部分不能算是模型，只能

多元回归分析方法在实务中运用非常方便，但是此方法本身也存在一些缺陷，如有可能基本数据因变量和价值比率之间并不是线性相关的，或者基本数据之间具有很强的相关准确值就是从刻度上可以分辨的值，估计值就是最小刻度分辨的值.比如一把尺的最小刻度为1cm,用它量一个物体长度，有5cm多，5cm就是准确值，然后根据刻度喝你的估计

误差参数估计回归模型相对方法最小二乘法的原理是观察值与拟合值的绝对误差平方和最小，其评价依据是针对等精度数据而言的，即观测数据具有大体相同的绝对误差Covariance ratio(CVR) 协方差比：评估样本影响回归模型参数方差的统计量。该值接近1表示对应样本对模型参数方差的影响很小。Belsey et al.(1980)建议如果样本