一元线性回归模型的F检验

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在R软件中实现一元回归分析，通过弹性统计分析，快速完成一元回归建模。

在实际工作中，通常需要分析两个随机变量之间的关系，例如圆的半径与面积之间的关系，人的身高与体重之间的关系，以及国家的GDP与年份之间的关系等。这些关系可以分为确定性关系和相关关系两类。确定性关系指的是可以通过一个变量的值确定另一个变量的值，例如圆的半径和面积的函数关系。相关关系则表明两个变量的取值有一定联系，但一个变量的值不能完全决定另一个变量的值，例如人的身高与体重之间的关系。对于具有相关关系的变量，可以在平均意义下描述它们的近似关系。回归分析即用于分析这种相关关系的方法，通过回归函数来表达两个变量在平均意义下的函数关系。在回归分析中，一个变量作为自变量，另一个变量作为因变量，因变量是随机变量，而自变量可以是普通变量或随机变量。回归分析假设自变量为可控变量，而因变量则包含随机误差项。

一元线性回归分析的主要任务包括：用实验数据（样本数据）估计回归方程的截距和斜率；对回归系数进行假设检验。

设Qm(x)是一元m次多项式，用线性表Q表示：设m

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长期以来，我在中文网站CSDN上撰写博客，但忽视了GitHub这一开源分享平台。虽然CSDN博客不错，但由于无法完整展示所有代码，导致部分代码源码不完整。现在我将所有项目相关代码完整迁移到GitHub，以保证代码的完整性。这里附上我的CSDN博客地址，并列出了写过的所有博客系列及其内容。包括深度学习、机器学习、神经网络、支持向量机（SVM）、图像处理（OpenCV）、运动目标检测、图割算法、图像算法、简单人脸识别、简单虹膜识别、智能优化算法、C++翻译教程、MATLAB小实例和一些小观点。

支持任意多项的一元多项式加减乘除运算，提供源码、jar和class文件。