橡膠電子拉力機的線性回歸變量如何理解

　　關于橡膠電子拉力機測試在線性回歸中，數據使用線性預測函數來建模，并且未知的模型參數也是通過數據來估計。這些模型被叫做線性模型。常用的線性回歸建模是給定X值的y的條件均值是X的仿射函數。不太一般的情況，線性回歸模型可以是一個中位數或一些其他的給定X的條件下y的條件分布的分位數作為X的線性函數表示。像所有形式的回歸分析一樣，線性回歸也把焦點放在給定X值的y的條件概率分布，而不是X和y的聯合概率分布（多元分析領域）。
　　線性回歸是回歸分析中*種經過嚴格研究并在實際應用中廣泛使用的類型。這是因為線性依賴于其未知參數的模型比非線性依賴于其位置參數的模型更容易擬合，而且產生的估計的統計特性也更容易確定。
　　橡膠電子拉力機線性回歸有很多實際用途。分為以下兩大類：
　　1.如果目標是預測或者映射，線性回歸可以用來對觀測數據集的和X的值擬合出一個預測模型。當完成這樣一個模型以后，對于一個新增的X值，在沒有給定與它相配對的y的情況下，可以用這個擬合過的模型預測出一個y值。
　　2.給定一個變量y和一些變量X1,...,Xp，這些變量有可能與y相關，線性回歸分析可以用來量化y與Xj之間相關性的強度，評估出與y不相關的Xj，并識別出哪些Xj的子集包含了關于y的冗余信息。