如何求多元回归方程条件 期望？x>0 条件下期望E(x|x>0)的共享解决方案如下。条件 期望我们已经知道e()是一个函数，现在我们不妨假设有另一个函数g()可以用作对这一对的估计或预测，当然我们要求这个估计或预测|的误差尽量小，但是||是一个随机变量，所以一般要求它的平均值e-sharing解如下，∵X~N(0，1)的概率密度f (x) AE (x/2)，x∈R，A1/√(2π)。但当x>0时，(x > 0) 2ae (x/2)的概率密度f(X>0)，∴E(X丨x>0)∫(0，∞)xf(X乸x>0)dx…2A√(2/π)，供参考。
首先你要明确多元线性回归的一般模型是Yi β 0 β 1x1i β 2x2i … β kxki μ ii1，2，…，n其中k是解释变量的个数，βj(j1，2，…，k)称为regressioncoefficient，ui是随机误差。上述公式也称为总体回归函数的随机表达式。
2、 条件 期望的性质我们已经知道e()是一个函数。现在我们不妨假设有另一个函数g()可以作为估计或预测，当然，我们要求这种估计或预测的误差|尽可能小，但||是随机变量，一般要求其平均值E[]min，但数学上不方便处理绝对运算。回想一下数学分析中提到的最小二乘法和第二章中的方差。
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