多元回歸數據怎麼造假

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⑷ 線性回歸的基本假設

1、隨機誤差項是一個期望值或平均值為0的隨機變數；

2、對於解釋變數的所有觀測值，隨機誤差項有相同的方差；

3、隨機誤差項彼此不相關；

4、解釋變數是確定性變數，不是隨機變數，與隨機誤差項彼此之間相互獨立；

5、解釋變數之間不存在精確的（完全的）線性關系，即解釋變數的樣本觀測值矩陣是滿秩矩陣；

6、隨機誤差項服從正態分布。

(4)多元回歸數據怎麼造假擴展閱讀：

線性回歸方程是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法之一。線性回歸也是回歸分析中第一種經過嚴格研究並在實際應用中廣泛使用的類型。按自變數個數可分為一元線性回歸分析方程和多元線性回歸分析方程。

線性回歸有很多實際用途。分為以下兩大類：

1 如果目標是預測或者映射，線性回歸可以用來對觀測數據集的和X的值擬合出一個預測模型。當完成這樣一個模型以後，對於一個新增的X值，在沒有給定與它相配對的y的情況下，可以用這個擬合過的模型預測出一個y值。

2 給定一個變數y和一些變數X1,...,Xp，這些變數有可能與y相關，線性回歸分析可以用來量化y與Xj之間相關性的強度，評估出與y不相關的Xj，並識別出哪些Xj的子集包含了關於y的冗餘信息。