一、一元回归模型
1.回归模型
2.基本假定
3.回归方程
（1）方程是直线回归方程
（2） 是回归直线在 y 轴上的截距，当x=0时 y 的期望值
（3） 是直线的斜率，称为回归系数，表示当 x 每变动一个单位时，y 的平均变动值
4.估计回归方程
5.最小二乘估计
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6.回归直线的拟合优度
（1）变差
a. 因变量y取值的波动
b.表达式:
总平方和：反映因变量的n个观察值与其均值的总误差
回归平方和：由于x 与 y 之间的线性关系引起的 y 取值变化（可解释的平方和）
残差平方和：反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响（不可解释的平方和）
（2）判断系数
（3）估计标准误差
7.显著性检验
（1）线性关系的检验
a.检验自变量与因变量之间的线性关系是否显著
b.将回归均方(MSR)同残差均方(MSE)加以比较，应用F检验来分析二者的差别是否显著
（2）回归系数的检验
（3）残差
二、多元回归模型（同上）
涉
三、图论模型
1.图的基本理论
（1）无向图和有向图
无向图：图的边是没有方向的
有向图：图的边是有方向（带箭头）的
（2）简单图和完整图
有相同端点的两条边为重边；两端点均相同的边为环；不与任何边相关联的点为孤立点
简单图：无环且无重边的图
（3）赋权图
若一个图中的两顶点不仅是相邻的，而且在边上还标明了数量关系，则称这些数值为相应边的权
（4）顶点的度
度为奇数的顶点称为奇顶点，度为偶数的顶点称为偶顶点
（5）子图
（6）道路和回路
各边相异的道路为迹；各顶点相异的道路称为轨道；起点和终点重合的轨道为圈
（7）连通图与非连通图
2.最短路径问题
去圈（去掉圈中权重最大的轨道），把全部的圈都去掉就是最短路径了
3.最小生成树算法
