探索多元线性回归的奥秘：解析相关词汇与模型应用
多元线性回归基础
了解多元线性回归的定义和基本概念，包括它如何处理具有两个或更多自变量的数据。
建模步骤
分析数据集并选择合适的自变量；使用统计方法确定模型中的系数；评估模型性能并进行必要的调整。
参数估计与检验
讨论参数估计方法，如最小二乘法，以及如何通过t检验和F检验来验证假设性的系数是否显著。
过拟合与欠拟合问题
探讨在建模过程中可能遇到的过拟合和欠拟合问题，并介绍解决这些问题的手段，如正则化技术和交叉验证等。
实例分析与应用场景
通过实际案例说明多元线性回归在经济学、社会科学、生物统计学等领域中的应用，并展示其对决策支持作用。
模型评估与改进
讨论不同的评价指标，如决定系数R平方、均方误差RMSE以及根绝对平均误差MAPE等；提出提升模型精度的一些策略。