Матричное представление множественной регрессионной модели. Оценивание параметров множественной регрессии методом наименьших квадратоd

Регрессионная модель есть функция независимой переменной и параметров с добавленной случайной переменной. Параметры модели настраиваются таким образом, что модель наилучшим образом приближает данные. Критерием качества приближения (целевой функцией) обычно является среднеквадратичная ошибка: сумма квадратов разности значений модели и зависимой переменной для всех значений независимой переменной в качестве аргумента. Регрессионный анализ — раздел математической статистики и машинного обучения. Предполагается, что зависимая переменная есть сумма значений некоторой модели и случайной величины.

Введение 3
1. Понятие регрессии 4
2. Регрессионный анализ 5
3. Множественная регрессия 6
4. Предположения и ограничения множественной регрессии 13
5. Матричное представление множественной регрессионной модели 15
6. Оценивание параметров множественной регрессии методом наименьших квадратов 16
Заключение 19