推 middleroad:我在好好思索一下~ 08/19 09:15
→ heysimon:原PO再好好讀一下吧...^^ 08/20 10:38
※ 引述《middleroad (勤學統計)》之銘言：
: ※ 引述《liyu (哩育)》之銘言：
: : 這邊應該是 ^
: : yi = b0+ b1xi 樣本迴歸線
: : ^
: : 而 ei = Yi -yi
: : 所以最小平方法就是要讓ei^2最小 也就是讓Yi -yi最小
: : 好讓估計值yi最接近Yi
: : ei=0 代表估計值yi=真實質Yi，代表Yi=b0+b1xi 矛盾在哪= =?
: Yi=β0+β1xi+εi
: = b0+ b1xi+ ei
: Yi：真實值 , β0+β1xi：理論值 , εi：真實值與理論值之間的差距，即誤差
: b0+ b1xi：估計值 , ei：真實值與估計值之間的差距，及殘差
: 而迴歸的目標是找出母體回歸線，即Y=β0+β1x，但因為β0、β1未知，所以要用
: b0、b1去估計，所以最小平方法的目的變成了用b0、b1去估計β0、β1
: 但是如果照你說的話 ei=0 代表估計值yi=真實質Yi，代表Yi=b0+b1xi
: 這樣一來β0+β1xi-b0+ b1xi=εi
: 代表當殘差最小時(ei=0)，母體回歸線與樣本迴歸線的差距會達到最大(即εi)
母體回歸線與樣本迴歸線的差距是εi，就是我們要的阿 εi~N(0，a^2)
不然ei=1 2 或100 200 這樣差距有比較小嗎= =?
去match母體迴歸線的最終目的就是要得知真實值Yi阿!
好讓我們得到樣本資料xi就能預測Yi 這就是回歸模型的目的阿
: 這樣的話就跟一開始最小平方法的目的被道而馳了不是嗎？我是要用樣本迴歸線去match
: 母體迴歸線而不是真實值Yi吧？
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