【摘 要】
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(一)多元线性回归方程回归系数计算和统计检验回归系数计算。设选矿指标y与P个操作因素x_1、x_2……x_P有线性关系,即y=β_0+β_1x_1+β_2x_2+……+β_Px_P(1) 由于试验中存
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(一)多元线性回归方程回归系数计算和统计检验回归系数计算。设选矿指标y与P个操作因素x_1、x_2……x_P有线性关系,即y=β_0+β_1x_1+β_2x_2+……+β_Px_P(1) 由于试验中存在随机因素的影响,试验数据不会与(1)式完全相同,常用最小二乘法估计(1)式中的系数β_0、β_1、β_2……β_P。设它们的估计量分别为b_0、b_1、b_2……b_P,把这些估计量代入(1)式中得y=b_0+b_1x_1+b_2x_2+……+b_Px_P(2)
(A) multiple linear regression equation regression coefficient calculation and statistical test regression coefficient calculation. Suppose the ore dressing index y is linear with P operating factors x_1, x_2 ...... x_P, that is, y = β_0 + β_1x_1 + β_2x_2 + ...... + β_Px_P (1) Because of the influence of random factors in the experiment, ) Are exactly the same, commonly used least square method to estimate (1) coefficients β_0, β_1, β_2 ...... β_P. Suppose their estimators are b_0, b_1, b_2, ..., b_P, respectively. Substituting these estimators into equation (1) y = b_0 + b_1x_1 + b_2x_2 + ... + b_Px_P (2)
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