基准回归模型公式是什么

基准回归模型公式是Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + βₙXₙ + ε。这个公式中，Y代表因变量，X₁到Xₙ代表自变量，β₀是截距项，β₁到βₙ是各自变量的系数，ε表示误差项。系数β值表示自变量每增加1单位，因变量Y的平均变化量。截距β₀表示所有自变量为0时Y的预测值。误差项ε包含模型未解释的随机因素。

实际应用中，基准回归模型常用于房价预测、销售额分析和风险评估等场景。模型通过最小二乘法估计参数，确保预测值与实际值之间的平方差总和最小。数据预处理包括标准化处理和异常值检测，以提高模型准确性。模型评估指标有均方误差、平均绝对误差和R平方值，这些数值帮助判断模型拟合优度。交叉验证技术可进一步验证模型稳定性。