数学建模学习七：统计模型
概述
我们通过对数据的统计分析找出与数据拟合最好的模型。回归模型是用统计方法建立的最常用的一类模型。
回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
统计模型
一元线性回归模型
步骤：问题背景及分析->参数估计->假设检验->一元线性回归分析
一元线性回归分析
一元线性回归模型：
随机变量 ~除x外，影响y的随机因素的总和，对于不同的x，
相互独立且服从
分布（正态分布）。
注：大多数模型的错误都出在上，因为往往
不能保证相互独立，满足正态分布。
通过软件进行模型求解后，得到系数的估计值、置信区间、 、F、p以及
。以下表为例
系数的置信区间不应包含零点，若包含，说明该系数对应的因素对被解释变量的影响极小，可以将此项忽略；
置信区间越长，说明预测越不准确，模型精度较差；
决定系数 为0.2438，说明y中有24.38%可以由x确定，
越小，精确度越差；
p小于 时说明该模型有效（
通常取0.05，（1-
）是模型的置信度）。
由上表可以得到 ：x每增加1，y就增加约0.6；
：不是x=0时y的估计值，是只能在x的数据范围内的估计（要根据具体题目给出的数据确定）。
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