2.2.2　模型原理

设经过分析，已经挑选到p 个预报因子x1，x2，…，xp，通过回归分析，建立这些预报因子与预报对象y 的关系。当建立了他们之间相互关系的多元线性回归方程后，就把这一方程作为预报方程。根据前期已经出现的预报因子数值对预报对象y 未来可能出现的数值进行估计，它们之间的关系为：

这里b0，b1，…，bp，σ2都是与x1，x2，…，xp无关的未知数，ε是随机误差（或随机干扰），这就是p 元线性回归模型。式（2.25）两端取数学期望，得：

显然，Ey 是x1，x2，…，xp的函数。式（2.26）称为回归平面方程，其中b0，b1，…，bp称为回归系数。(https://www.daowen.com)