一般线性模型 编辑
一般线性模型是一个统计学上常见的线性模型。这个模型在计量经济学的应用中十分重要。不要与线性回归，广义线性模型或线性回归相混淆。
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天文统计学是一门涉及了天体物理学，统计学和数据挖掘的交叉学科。它用于处理自动化巡天扫描生成的海量数据，刻画复杂的数据集，并利用天文学数据限制天体物理理论。天文统计学涉及了统计学的许多分支，包括无母数统计、一般线性模型和多元分类，时间序列，特别是贝叶斯推断。
在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘法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一般线性模型。
设计矩阵在统计学和机器学习中，是一组观测结果中的所有解释变量的值构成的矩阵，常用X表示。设计矩阵常用于一些统计模型，如一般线性模型，方差分析中。
在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘法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一般线性模型。
在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘法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一般线性模型。
在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘法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一般线性模型。
多重共线性是指一般线性模型线性回归中，变数之间由于存在高度相关关系而使回归分析估计不准确。在该情况下，多元回归的系数可能会因为模型或数据的微小变化发生剧烈改变。在样本数据集中，多重共线性不会影响模型整体的预测能力或信度，它只会影响单个预测值的结果。简而言之，一个包含有共线预测值的多元回归模型可以指示出模型整体的预测可靠程度，但可能无法对单个预测值给出有效结果，也可能无法判断哪些预测值是冗余的。
在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘法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一般线性模型。