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回归直线能代表两个变量之间的联系，那怎么来找到最佳的一条直线呢？回归直线由它的截距项和斜率所确认，那么寻觅这条回归直线的进程便是估量回归模型中回归系数的进程。假如咱们任何一个人都拿一把尺子去比对散点图作一条经过这一些点的中心的直线，每个人会做一条略微不同的直线，明显离一切的点间隔最近的直线是最好的直线。最常用的计算准则是一般最小二乘法（ordinary least square，简称OLS），其思维便是寻觅一条直线，使得一切观测点（，在笔直方向上的误差间隔平方和最小（如图6-2所示）。这儿的笔直方向的误差便是残差，即观测值
（即残差）越小越好，归纳地考虑n个离差值，界说离差平方和（残差平方和）为:
回归直线能代表两个变量之间的联系，那怎么来找到最佳的一条直线呢？回归直线由它的截距项和斜率所确认，那么寻觅这条回归直线的进程便是估量回归模型中回归系数
的进程。假如咱们任何一个人都拿一把尺子去比对散点图作一条经过这一些点的中心的直线，每个人会做一条略微不同的直线，明显离一切的点间隔最近的直线是最好的直线。最常用的计算准则是一般最小二乘法（ordinary least square，简称OLS），其思维便是寻觅一条直线，使得一切观测点（
，在笔直方向上的误差间隔平方和最小（如图6-2所示）。这儿的笔直方向的误差便是残差，即观测值
（即残差）越小越好，归纳地考虑n个离差值，界说离差平方和（残差平方和）为:
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