如何理解三元线性回归模型的概念？
2023-04-20 阅读 71
三元线性回归模型是一种统计学方法，用于分析三个变量之间的关系。它通常用于预测一个因变量（也称为响应变量）如何随着两个自变量（也称为解释变量）的变化而变化。这种模型通常使用最小二乘法来估计自变量的系数和截距，从而获得一个数学公式，可以用来预测因变量的值。
在三元线性回归模型中，因变量和自变量都是连续型变量，因此模型可以用来分析任何两个数量之间的关系。例如，可以使用三元线性回归模型来分析销售额如何随着广告支出和市场份额的变化而变化，或者如何预测一个人的收入随着教育水平和工作经验的变化而变化。
总之，三元线性回归模型是一种重要的统计学方法，可以用来分析三个变量之间的关系，并且可以用来预测因变量的值。
更新于 2023年04月21日
