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JoinJoin 目前尚有一些客戶后沒1預(yù)測(cè)變

Join反應(yīng)變Join預(yù)測(cè)變預(yù)測(cè)變量的類反應(yīng)變量的類分連連續(xù)和連法（OLS)分2JoinJoin 3JoinY=0+1X1+這Y0,

是因變是未知系Join 最好的回歸模+Y–殘真實(shí)Y=0+4Join被解釋的變vs被解釋的變未未被解釋* 被解釋總Join最小化每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)到擬合曲線的距 i1 xx/nn2xxi2015JoinJoin原假簡(jiǎn)單線性回歸模型并不比基線模型1=備選假簡(jiǎn)單線性回歸模型確實(shí)擬合得比基線模型16Join回歸系數(shù)的檢簡(jiǎn)簡(jiǎn)單線形回歸，兩個(gè)檢驗(yàn)等價(jià)，為什么？而F和t統(tǒng)計(jì)量之間有什么關(guān)系Join模型參數(shù)和被解釋變量之間是線形關(guān)系y=β0+β1x2+y=β0+β1ln(x)+y=e(β0+β1x+Ln(P/(1-P))β0βx+u(其中P為Y=1的概率7Joinb、正交假定：誤差項(xiàng)與自變量不相關(guān)，其期望為E(ux)=0,即擾動(dòng)項(xiàng)和解釋變量不能線形相關(guān)JoincCO-未知的關(guān)Y=0+未知的關(guān)Y=0+8JoinJoin該示例闡述了之前討論的概。9Join解釋力

Join

萬元，支出增加Join4-1-2.01Y的均X1的均0Join4-1-2.01Y的均一個(gè)隨機(jī)X1的均0Join年收入 e）分別為1萬,2萬或3萬時(shí)，其用 支出（Avgexp）的預(yù)測(cè)值是多少 Y=0+Join該示例闡述了之前討論的概念JoinJoinlog(wage)01educ%wage(100log(salary)01log(sales)ββ1為高管薪酬對(duì)公司銷售額的彈性，即公司銷售額變化1β1J

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