根据自变量的多少分为:一元回归模型和多元回归模型。
根据是否是线性分为:线性回归模型和非线性回归模型。
1、一元线性回归模型:描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。回归模型可以用描述因变量Y如何依赖自变量X和误差项ε的方程来表示。
2、只涉及一个自变量的一元线性回归模型可以表示为:Y=β0+β1X+ε
β0、β1——模型的参数。
(1)Y是X的线性函数(β0+β1X)加上误差项ε。
(2)β0+β1X反映了由于X的变化而引起的Y的线性变化。
(3)误差项ε是个随机变量,反映了除X和Y之间的线性关系之外的随机因素对Y的影响,是不能由X和Y之间的线性关系所解释的Y的变异性。
3、描述因变量Y的期望E(Y)如何依赖自变量X的方程称为回归方程。一元线性回归方程的形式为:
E(Y)=β0+β1X
一元线性回归方程的图示是一条直线,β0是回归直线的截距,β1是回归直线的斜率,表示X每变动一个单位时,E(Y)的变动量。