多元线性回归：大气中的二氧化碳浓度 作者：亚特兰大刘，Maruthi Mutnuri，格雷格·卡梅伦，埃德温·阿奎尔 日期： 2020年秋季 基于全球能源消耗，人均GDP和全球人口的大气CO2浓度水平的统计分析。 该分析的主要目标之一是捕获与线性回归有关的模型选择和假设测试过程。 整个项目通过RStudio完成。 程序 变量选择 假设： 线性度 独立 常态 等方差 多共线性 影响点和异常值 解释系数 预测未来大气中的二氧化碳水平

SAS多元线性回归分析与残差分析实验结果和数据集

使用于TensorFlow2 的多变量波士顿房价预测模型的代码，用于线性回归分析，此为直接在Anaconda的Jupyter 上使用

多元线性回归的参数估计方法，吴仕勋，赵东方，本文依据高斯—马尔可夫定理，通过对最小二乘估计方法得出的参数估计值的分析，从另外两个角度出发得出了参数估计的值与最小二乘

结果三：回归系数表 *

多元线性回归分析(

四、参数的置信区间 参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。 在变量的显著性检验中已经知道： 容易推出：在(1-)的置信水平下i的置信区间是 其中，t/2为显著性水平为 、自由度为n-k-1的临界值。

基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》第4章第4节逐步回归。主要介绍回归变量的选择方法，涉及变量选择准则，逐步回归分析的步骤，以及算例。

基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》第4章第4节逐步回归。主要介绍回归变量的选择方法，涉及变量选择准则，逐步回归分析的步骤，以及算例。

void LET(double **CoefficientMatrix, double *ConstantMatrix, int m, /*系数矩阵为m行n列*/ int n, /*常数矩阵为1行n列*/ double *Result) 参数说明：第一个参数所指向的二维空间存放了系数矩阵，m行n列，每一列为一组观测值。比如第一列是第一组观测值，x1、x2、x3、x4……xm。每一行是相同量的不同组观测值，如第一行，x1、x11、……x1n 第二个参数是n组观测值的常数值 第三个参数为系数矩阵的行数 第四个参数为系数矩阵的列数，也为常数矩阵的长度 第五个参数为返回结果，即所求线性回归方程的系数，从b0-bm共m+1个