██[電気：131フーフー0.6667 0.1418] [ウェイQ :. 9788フー0.9181]██ミャンマーギャラクシーホール
回帰分析の概要
1.変数の関係
決定論的現象（機能）、例えば、長方形の境界
非決定論的現象（統計的相関）、例えば、身長および体重
2.相関や回帰分析
相関：相関及び2つ（またはそれ以上）の変数の関連性（相関係数を用いて表されます）
回帰分析：既にその解決、と関係を持っている因果関係、運動の法則を予測できる独立変数の変化に応じて、可変の不平等な状態（状態の結果を）。
栗の場合：
（1）再生中のバスケットボール背が高いです。
いや、現実には、背の高い人々がバスケットボールをすることを選んだということです逆因果関係に属します。
長く住んでいる人々の（2）高い社会的地位。
よりよい医療によるいいえ、高い社会的地位、よりよい健康といくつかの長寿命につながります。
ヒント：因果関係の前提：時系列。
3、線形または非線形の相関分析（注：相関形成相関が0になる場合）
線形相関：
二つの変数：共分散、相関係数
複数の変数：部分的な相関係数を計算し、複数の相関係数
第二に、人口回帰関数（PRF）
説明変数X与えられた条件の下で、Yは、一般回帰曲線、対応する関数と呼ばれる従属変数の所望の軌道であります
E（Y | X）= F（X）
F単純な形は線形関数です。これは、線形回帰係数の切片と傾き、ベータ]下記式に示すように、0自発的消費の代表的な、ベータ] 。1つの代表的な限界消費動向。
E（Y | X）= B 0 + B 1 X
識別：従属変数Yは従属変数であり、変数は、サブ回帰、応答変数、独立変数Xは説明変数予測変数、説明変数、制御変数であると予測されます。
第三に、ランダム誤差項
Yは偏差のため、実際のマイナスその平均値になります。
μ= YE（Y | X）
それから
Y = E（Y | X）+μ
解釈変数に関与するランダム要素の別の部分、及び変動反応自体ので、与えられたXの部分を決定した後、二つの部分から構成されています。
ランダム誤差項の意味：
1、未知の要因
2、不完全なデータ
3、小さな多数の要因
図4に示すように、観測データ誤差
5、モデル設定エラー
6、固有のランダム性
第四に、サンプル回帰関数
私たちは、最初に基本的な事実を理解する必要があります。一般的には、常に不明です。など人口のパラメータ値、分散は、計測の目的を知らされていないです。全体的なサンプル推論。
サンプル点からの散乱は、直線、全体的な置き換えを近似するために使用回帰直線をフィット。
例えば、線形回帰：
注シンボル推定値（帽子を着用することを忘れないでください）
主な違い：
**全体の回帰関数PRF：
E（Y）= B 0 + B 1 X I （iは1,2 = ,,,, N）
PRFランダム形式：
E（Y）= B 0 + B 1 X I + M個のI
**回帰関数SRF：
SRFランダム形式：
集計データは回帰、サンプルデータに基づいて、後の正規化され、回帰結果に加え、そのランダム誤差は、真の値を得ることができます。
第五に、モデルが想定しています
ない（正しい変数、正しい関数形式）の設定モデルの誤差：仮定する。
仮説2：Xは、変数決定論的（非確率変数）です。
3つ仮定：Xは、サンプルサイズが大きくなるにつれて（（Xが一定の値である場合は、問題の重要性が変化する）を回避するために、時系列である分散の収束を、少なくとも二つ以上の異なる値をとるサンプル分散と収束スプリアス回帰問題）
仮説4 ：誤差項「分散と共分散がゼロとゼロ平均。」（同一の母分散、各点の変形の同じ程度の保証）（全体的に、我々は全体的な平均誤差が0である期待）（二つの異なるサンプル点のため、共分散はゼロであり、相関係数は0、送信されます可能に関連する2つのサンプルポイント情報）
五の仮定：ランダム誤差項関連する説明変数ではない（正面から導入することができます）
シックスを仮定：正規分布ランダム誤差項（平均0、分散σを有する2）（任意ではなく、この仮定、それはまだ自動的に、次に設定されています）
第六に、パラメータ推定
推定パラメーター1.通常の最小二乗法（OLS）（一般的に使用されます）
原理：全体の誤差が最小化される→正方形の最小残差和であること、この問題は、最適化となり、最小二乗アイデアが尋ねました。
結果
若しくは
分類：推定：確率変数の機能
推定値：特定の値
2.最尤（ML）（ML不適切OLSを用いて）
尤度：確率または可能性を意味します
原理：（あなたがサンプルのセットを観察するとき、それはあなたの目の前に現れることを決定の背後にあるメカニズムである必要があります）合理的があります。----最尤法の最大確率、総最小二乗法は、誤差の最も小さいです。
前記パラメータ推定モーメント法（MM）
この方法は、あまり一時的に説明を使用しています。
回帰分析の概要
1.変数の関係
決定論的現象（機能）、例えば、長方形の境界
非決定論的現象（統計的相関）、例えば、身長および体重
2.相関や回帰分析
相関：相関及び2つ（またはそれ以上）の変数の関連性（相関係数を用いて表されます）
回帰分析：既にその解決、と関係を持っている因果関係、運動の法則を予測できる独立変数の変化に応じて、可変の不平等な状態（状態の結果を）。
栗の場合：
（1）再生中のバスケットボール背が高いです。
いや、現実には、背の高い人々がバスケットボールをすることを選んだということです逆因果関係に属します。
長く住んでいる人々の（2）高い社会的地位。
よりよい医療によるいいえ、高い社会的地位、よりよい健康といくつかの長寿命につながります。
ヒント：因果関係の前提：時系列。
3、線形または非線形の相関分析（注：相関形成相関が0になる場合）
線形相関：
二つの変数：共分散、相関係数
複数の変数：部分的な相関係数を計算し、複数の相関係数
第二に、人口回帰関数（PRF）
説明変数X与えられた条件の下で、Yは、一般回帰曲線、対応する関数と呼ばれる従属変数の所望の軌道であります
E（Y | X）= F（X）
F単純な形は線形関数です。これは、線形回帰係数の切片と傾き、ベータ]下記式に示すように、0自発的消費の代表的な、ベータ] 。1つの代表的な限界消費動向。
E（Y | X）= B 0 + B 1 X
識別：従属変数Yは従属変数であり、変数は、サブ回帰、応答変数、独立変数Xは説明変数予測変数、説明変数、制御変数であると予測されます。
第三に、ランダム誤差項
Yは偏差のため、実際のマイナスその平均値になります。
μ= YE（Y | X）
それから
Y = E（Y | X）+μ
解釈変数に関与するランダム要素の別の部分、及び変動反応自体ので、与えられたXの部分を決定した後、二つの部分から構成されています。
ランダム誤差項の意味：
1、未知の要因
2、不完全なデータ
3、小さな多数の要因
図4に示すように、観測データ誤差
5、モデル設定エラー
6、固有のランダム性
第四に、サンプル回帰関数
私たちは、最初に基本的な事実を理解する必要があります。一般的には、常に不明です。など人口のパラメータ値、分散は、計測の目的を知らされていないです。全体的なサンプル推論。
サンプル点からの散乱は、直線、全体的な置き換えを近似するために使用回帰直線をフィット。
例えば、線形回帰：
注シンボル推定値（帽子を着用することを忘れないでください）
主な違い：
**全体の回帰関数PRF：
E（Y）= B 0 + B 1 X I （iは1,2 = ,,,, N）
PRFランダム形式：
E（Y）= B 0 + B 1 X I + M個のI
**回帰関数SRF：
SRFランダム形式：
集計データは回帰、サンプルデータに基づいて、後の正規化され、回帰結果に加え、そのランダム誤差は、真の値を得ることができます。
第五に、モデルが想定しています
ない（正しい変数、正しい関数形式）の設定モデルの誤差：仮定する。
仮説2：Xは、変数決定論的（非確率変数）です。
3つ仮定：Xは、サンプルサイズが大きくなるにつれて（（Xが一定の値である場合は、問題の重要性が変化する）を回避するために、時系列である分散の収束を、少なくとも二つ以上の異なる値をとるサンプル分散と収束スプリアス回帰問題）
仮説4 ：誤差項「分散と共分散がゼロとゼロ平均。」（同一の母分散、各点の変形の同じ程度の保証）（全体的に、我々は全体的な平均誤差が0である期待）（二つの異なるサンプル点のため、共分散はゼロであり、相関係数は0、送信されます可能に関連する2つのサンプルポイント情報）
五の仮定：ランダム誤差項関連する説明変数ではない（正面から導入することができます）
シックスを仮定：正規分布ランダム誤差項（平均0、分散σを有する2）（任意ではなく、この仮定、それはまだ自動的に、次に設定されています）
第六に、パラメータ推定
推定パラメーター1.通常の最小二乗法（OLS）（一般的に使用されます）
原理：全体の誤差が最小化される→正方形の最小残差和であること、この問題は、最適化となり、最小二乗アイデアが尋ねました。
結果
若しくは
分類：推定：確率変数の機能
推定値：特定の値
2.最尤（ML）（ML不適切OLSを用いて）
尤度：確率または可能性を意味します
原理：（あなたがサンプルのセットを観察するとき、それはあなたの目の前に現れることを決定の背後にあるメカニズムである必要があります）合理的があります。----最尤法の最大確率、総最小二乗法は、誤差の最も小さいです。
前記パラメータ推定モーメント法（MM）
この方法は、あまり一時的に説明を使用しています。