多元线性回归分析模型中估计系数的方法是什么 多元线性回归模型参数估计量的方差为什么是个矩阵
\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u7684\u57fa\u672c\u539f\u7406\u5305\u62ec\u54ea\u4e9b\u5185\u5bb9\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u6790\u6a21\u578b\u4e2d\u4f30\u8ba1\u7cfb\u6570\u7684\u65b9\u6cd5\u662f\uff1a\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u6790\u9884\u6d4b\u6cd5\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u6790\u9884\u6d4b\u6cd5\uff1a\u662f\u6307\u901a\u8fc7\u5bf9\u4e24\u4e2a\u6216\u4e24\u4e2a\u4ee5\u4e0a\u7684\u81ea\u53d8\u91cf\u4e0e\u4e00\u4e2a\u56e0\u53d8\u91cf\u7684\u76f8\u5173\u5206\u6790\uff0c\u5efa\u7acb\u9884\u6d4b\u6a21\u578b\u8fdb\u884c\u9884\u6d4b\u7684\u65b9\u6cd5\u3002\u5f53\u81ea\u53d8\u91cf\u4e0e\u56e0\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u5b58\u5728\u7ebf\u6027\u5173\u7cfb\u65f6\uff0c\u79f0\u4e3a\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u6790\u3002\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u9884\u6d4b\u6a21\u578b\u4e00\u822c\u516c\u5f0f\u4e3a\uff1a\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u4e2d\u6700\u7b80\u5355\u7684\u662f\u53ea\u6709\u4e24\u4e2a\u81ea\u53d8\u91cf\uff08n=2\uff09\u7684\u4e8c\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u6a21\u578b\uff0c\u5176\u4e00\u822c\u5f62\u5f0f\u4e3a\uff1a\u4e0b\u9762\u4ee5\u4e8c\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u6790\u9884\u6d4b\u6cd5\u4e3a\u4f8b\uff0c\u8bf4\u660e\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u6790\u9884\u6d4b\u6cd5\u7684\u5e94\u7528\u3002\u4e8c\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u6790\u9884\u6d4b\u6cd5\uff0c\u662f\u6839\u636e\u4e24\u4e2a\u81ea\u53d8\u91cf\u4e0e\u4e00\u4e2a\u56e0\u53d8\u91cf\u76f8\u5173\u5173\u7cfb\u8fdb\u884c\u9884\u6d4b\u7684\u65b9\u6cd5\u3002\u4e8c\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u65b9\u7a0b\u7684\u516c\u5f0f\u4e3a\uff1a\u5f0f\u4e2d\uff1a\uff1a\u56e0\u53d8\u91cf\uff1bx1,x2\uff1a\u4e24\u4e2a\u4e0d\u540c\u81ea\u53d8\u91cf\uff0c\u5373\u4e0e\u56e0\u53d8\u91cf\u6709\u7d27\u5bc6\u8054\u7cfb\u7684\u5f71\u54cd\u56e0\u7d20\u3002a,b1,b2\uff1a\u662f\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u65b9\u7a0b\u7684\u53c2\u6570\u3002a,b1,b2\u662f\u901a\u8fc7\u89e3\u4e0b\u5217\u7684\u65b9\u7a0b\u7ec4\u6765\u5f97\u5230\u3002\u4e8c\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u9884\u6d4b\u6cd5\u57fa\u672c\u539f\u7406\u548c\u6b65\u9aa4\u540c\u4e00\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u9884\u6d4b\u6cd5\u6ca1\u6709\u539f\u5219\u7684\u533a\u522b\uff0c\u5927\u4f53\u76f8\u540c\u3002\u201c\u591a\u5143\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u6790\u9884\u6d4b\u6cd5\u201d\u767e\u5ea6\u767e\u79d1\u94fe\u63a5\uff1a/view/1338395.htm
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多元线性回归分析预测法：是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。
多元线性回归预测模型一般公式为： 多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量（n=2）的二元线性回归模型，其一般形式为：
下面以二元线性回归分析预测法为例，说明多元线性回归分析预测法的应用。
二元线性回归分析预测法，是根据两个自变量与一个因变量相关关系进行预测的方法。二元线性回归方程的公式为：式中：：因变量；
x1,x2：两个不同自变量，即与因变量有紧密联系的影响因素。
a,b1,b2：是线性回归方程的参数。
a,b1,b2是通过解下列的方程组来得到。
二元线性回归预测法基本原理和步骤同一元线性回归预测法没有原则的区别，大体相同。
“多元线性回归分析预测法”百度百科链接：http://baike.baidu.com/view/1338395.htm
主流的估计参数估计方法是OLS即最小二乘估计法。还有一种重要的方法是极大似然估计。近年来理论研究者比较喜欢研究广义矩方法。
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