下列属于一元线性回归模型的是（）。

下列属于一元线性回归模型的是（）。

A 、

B 、

C 、

D 、

参考答案:

【正确答案：B】

以下回归模型中属于线性回归模型的有哪些

线性回归模型是一种用来预测一个或多个自变量和因变量之间关系的统计模型。它的基本假设是自变量和因变量之间存在着线性关系。常见的线性回归模型有一元线性回归模型、多元线性回归模型、局部加权线性回归模型、线性判别分析模型、多项式回归模型、逻辑斯蒂回归模型等。

一元线性回归模型是一种最简单的线性回归模型，它只有一个自变量，即只有一个自变量和一个因变量之间的关系。多元线性回归模型是一种比一元线性回归模型更复杂的模型，它有多个自变量，即有多个自变量和一个因变量之间的关系。局部加权线性回归模型是一种比多元线性回归模型更复杂的模型，它将多元线性回归模型的每个自变量的权重进行了调整，以更好地拟合数据。线性判别分析模型是一种比局部加权线性回归模型更复杂的模型，它可以用来判断两个或多个类别之间的关系。多项式回归模型是一种比线性判别分析模型更复杂的模型，它可以用来拟合非线性数据。逻辑斯蒂回归模型是一种比多项式回归模型更复杂的模型，它可以用来预测一个事件发生的概率。

线性假设属于一元线性回归模型吗

线性假设不属于一元线性回归模型。一元线性回归模型有2种假设：

1、同方差性与序列不相关性，随机干扰项服从零均值、同方差的正态分布。

2、零条件均值，模型选择了正确的变量。模型选择了正确的函数形式。

什么是线性回归模型？

线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析

在统计学中线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，】，而不是一个单一的标量变量。）

回归分析中只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。

线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。

线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：

如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。

给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。