1樓：匿名使用者
迴歸分析的基本方法就是建立一個迴歸方程y=f(x)，但它與函式不同，給了x，並不能按函式關係得到y，因為它有一個隨機幹攏（和隨機誤差），所以它的模型為
y=f(x)+ε（ε為隨機幹攏）
2樓：匿名使用者
因為是現行迴歸了，
比如對於兩個變數的，x，y，
假設了用解釋變數x的方程式表示y，
此時只有確定x，才能有對應的y**值
因此x此時不是隨機變數，
線性迴歸分析中，解釋變數為什麼解釋為非隨機變數（確定性變數）？
3樓：小嫣老師
因為是線性迴歸，比如對於兩個變數的，x，y，假設了用解釋變數x的方程式表示y，
此時只有確定x，才能有對應的y**值，因此x此時不是隨機變數，事實上，一些教材中假定非隨機只是為了理解起來方便，同時在算概率分佈時可以把x當作常數處理。
迴歸分析和相關分析所分析的兩個變數不一定是隨機變數。相關分析，是研究現兩個隨機變數之間是否存在某種依存關係，最典型的一種如求相關係數；迴歸分析，是研究一個隨機變數y對另一個（或一組）隨機變數x的函式依賴關係。
所以說相關分析中所討論的變數的地位一樣，分析側重於隨機變數之間的種種相關特徵。而回歸分析是有解釋變數x和被解釋變數y之分的。
擴充套件資料
不太一般的情況，線性迴歸模型可以是一箇中位數或一些其他的給定x的條件下y的條件分佈的分位數作為x的線性函式表示。像所有形式的迴歸分析一樣，線性迴歸也把焦點放在給定x值的y的條件概率分佈，而不是x和y的聯合概率分佈。
4樓：都玉枝塔裳
因為是現行迴歸了，
比如對於兩個變數的，x，y，
假設了用解釋變數x的方程式表示y，
此時只有確定x，才能有對應的y**值
因此x此時不是隨機變數，
進行一元線性迴歸分析時，總是假定？
5樓：匿名使用者
cx是觀測值，一旦觀測就確定了，y是隨機變數，因為有測量誤差的出現，是隨機的
在建立迴歸模型時，自變數是隨機變數嗎
6樓：匿名使用者
線性相關分析的資料要求: 可以是連續性資料，也可以是分類資料。
線性迴歸分析的資料要求: 自變數可以是分類變數和連續性變數，因變數必須是連續性變數。
分類變數：比如性別\民族\學歷等，資料之間無法進行加減的。
連續變數 ：比如身高\體重\收入\溫度等，這種有具體意義的資料，可以進行平均和加減的。
下列結論正確的個數是（ ）①線性迴歸直線方程必經過點(.x，.y)；②若隨機變數x～b(8，35)，則d(x)＝4
7樓：情話
①線性迴歸直線方程恆過樣本中心點，即過點(.x，.
y)，正確．
②：∵ξ服從二項分版布b（8，3
5），則權dξ=np（1-p）=8×35×25=4825．
③根據線性相關係數r的意義可知，當r的絕對值越接近於1時，兩個隨機變數線性相關性越強，所以③為真命題．
④函式的是增函式，f′（x）≥0；f′（x）＞0然函式是增函式，所以判斷④不正確．
故選c．
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