8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计：修订间差异
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$\begin{cases}\hat{b}=\dfrac{\displaystyle\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{a})(y_i-\overline{y})}{\displaystyle\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{a})^2},\\\hat{a}=\overline{y}-b\overline{x}.\end{cases}$ | |||
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2024年7月30日 (二) 11:33的版本
知识点
$\begin{cases}\hat{b}=\dfrac{\displaystyle\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{a})(y_i-\overline{y})}{\displaystyle\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{a})^2},\\\hat{a}=\overline{y}-b\overline{x}.\end{cases}$
