his is still linear regression; alt

his is still linear regression; although the expression on the right hand side is quadratic in the independent variable x_i, it is linear in the parameters eta_0, eta_1 and eta_2.

In both cases, varepsilon_i is an error term and the subscript i indexes a particular observation.

Returning our attention to the straight line case: Given a random sample from the population, we estimate the population parameters and obtain the sample linear regression model:

Kết quả (Việt) 1:

ông là hồi qui tuyến tính vẫn còn; mặc dù các biểu hiện bên tay phải là bậc hai trong x_i biến độc lập, là tuyến tính trong tham số eta_0, eta_1 và eta_2.Trong cả hai trường hợp, varepsilon_i là một thuật ngữ lỗi và chỉ số tôi lập chỉ mục một quan sát cụ thể.Trở về của chúng tôi quan tâm đến các trường hợp đường thẳng: được đưa ra một mẫu ngẫu nhiên từ dân số, chúng tôi ước tính tham số dân số và có được mô hình hồi quy tuyến tính mẫu:

Kết quả (Việt) 2:

mình vẫn là hồi quy tuyến tính; mặc dù các biểu thức ở bên tay phải là bậc hai trong x_i biến độc lập, nó là tuyến tính trong các tham số beta_0, beta_1 và beta_2. Trong cả hai trường hợp, varepsilon_i là một thuật ngữ lỗi và chỉ số i chỉ là một quan sát cụ thể. Quay trở lại sự chú ý của chúng tôi để các trường hợp đường thẳng: Cho một mẫu ngẫu nhiên từ dân số, chúng tôi ước tính các thông số về dân số và có được các mô hình hồi quy tuyến tính mẫu: