回归模型的参数如何估计？
回归模型，是统计学中用于定量描述变量间关系的一种核心工具，它通过数学形式对数据进行建模和预测。
多元线性回归模型，是回归模型的一种常见类型，其数学表达式可以表述为：
Y = β0 + β1X1 + ... + βpXp + ε
其中，参数β0, β1, ..., βp是需要通过数据估计的共p+1项，ε代表随机误差项，它假设为独立同分布的正态变量，具有均值0和方差σ²。Y表示随机变量，而X可以是随机变量，也可能不是，具体取决于实际情况。每个βi，即回归系数，具有重要的意义，它衡量了自变量Xi对因变量Y的影响程度。
回归模型的核心在于，它能够帮助我们理解变量间的因果关系，并预测在给定自变量值时因变量的可能取值，是数据分析和预测中不可或缺的组成部分。
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