In Chapter 1 we discussed the conce

In Chapter 1 we discussed the concept of regression in broad terms. In this
chapter we approach the subject somewhat formally. Specifically, this and
the following two chapters introduce the reader to the theory underlying
the simplest possible regression analysis, namely, the bivariate, or two-
variable, regression in which the dependent variable (the regressand) is related to a single explanatory variable (the regressor). This case is considered
first, not because of its practical adequacy, but because it presents the fundamental ideas of regression analysis as simply as possible and some of
these ideas can be illustrated with the aid of two-dimensional graphs. Moreover, as we shall see, the more general multiple regression analysis in which
the regressand is related to one or more regressors is in many ways a logical
extension of the two-variable case.
2.1 A HYPOTHETICAL EXAMPLE1
As noted in Section 1.2, regression analysis is largely concerned with estimating and/or predicting the (population) mean value of the dependent
variable on the basis of the known or fixed values of the explanatory variable(s).
2 To understand this, consider the data given in Table 2.1. The data

Kết quả (Việt) 1:

Trong chương 1 chúng tôi thảo luận về các khái niệm của hồi quy trong thuật ngữ rộng. Trong nàychương chúng tôi tiếp cận chủ đề hơi chính thức. Specifically, điều này vàhai chương sau đây giới thiệu với người đọc tiềm ẩn của lý thuyếtphân tích hồi qui có thể đơn giản nhất, cụ thể là, các bivariate, hoặc hai-hồi qui biến, trong đó phụ thuộc vào biến (regressand) có liên quan đến các biến giải thích duy nhất (regressor). Trường hợp này được coi làChính, không phải vì nó thực hiện đầy đủ, nhưng vì nó trình bày các ý tưởng cơ bản của phân tích hồi qui càng đơn giản càng tốt và một sốnhững ý tưởng có thể được minh họa với sự trợ giúp của đồ thị hai chiều. Hơn nữa, như chúng ta sẽ thấy, tổng quát hơn nhiều phân tích hồi qui trong đóregressand là liên quan đến một hoặc nhiều hơn regressors là trong nhiều cách một hợp lýphần mở rộng của các trường hợp hai biến.2.1 MỘT GIẢ THIẾT EXAMPLE1Như đã nói ở phần 1.2, phân tích hồi qui là phần lớn có liên quan với các ước tính và/hoặc dự đoán (dân) có nghĩa là giá trị của sự phụ thuộc vàobiến trên cơ sở các giá trị được biết đến hoặc fixed của variable(s) giải thích.2 để hiểu điều này, hãy xem xét các dữ liệu được đưa ra trong bảng 2.1. Dữ liệu

Kết quả (Việt) 2:

Trong chương 1, chúng tôi đã thảo luận các khái niệm về hồi quy trong nghĩa rộng. Trong
chương chúng ta tiếp cận vấn đề này phần nào chính thức. Speci fi biệt, điều này và
hai chương sau đây giới thiệu cho người đọc lý thuyết cơ bản
của phân tích hồi quy đơn giản nhất có thể, cụ thể là, hai biến, hoặc hai
biến, hồi quy trong đó biến phụ thuộc (các regressand) có liên quan đến một biến giải thích đơn ( regressor). Trường hợp này được coi là
fi đầu tiên, không phải vì an toàn thực tế của nó, nhưng vì nó trình bày những ý tưởng cơ bản của phân tích hồi quy đơn giản như có thể, và một số
những ý tưởng này có thể được minh họa bằng sự trợ giúp của đồ thị hai chiều. Hơn nữa, như chúng ta sẽ thấy, phân tích hồi quy đa biến tổng quát hơn, trong đó
các regressand có liên quan đến một hoặc nhiều biến hồi quy là trong nhiều cách một logic
mở rộng của trường hợp hai biến.
2.1 Một giả thuyết example1
Như đã nêu tại mục 1.2, phân tích hồi quy phần lớn là có liên quan với tính toán và / hoặc dự đoán (dân số) giá trị của người phụ thuộc có nghĩa là
biến trên cơ sở các giá trị đã biết hoặc fi cố định của các biến giải thích (s).
2 Để hiểu điều này, hãy xem xét các dữ liệu được đưa ra trong Bảng 2.1. Dữ liệu