MLR与Linera参数之间有什么联系

多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）是一种建立多个自变量和一个因变量之间线性关系的统计模型。而线性参数（Linear Parameters）是指在线性回归模型中的回归系数，表示自变量对因变量的影响程度。

MLR模型中的线性参数是通过最小二乘法估计得到的。最小二乘法的目标是最小化实际观测值与模型预测值之间的差异，即最小化残差平方和。通过最小化残差平方和，可以得到使模型拟合数据最好的线性参数估计。

具体而言，MLR模型中的线性参数表示了自变量对因变量的贡献或影响程度。每个自变量的回归系数（线性参数）代表了自变量单位变化时所带来的因变量的平均变化量。这些线性参数可以用来解释自变量对因变量的影响方向和大小。

总结起来，MLR模型中的线性参数是通过最小二乘法估计得到的，它们表示了自变量对因变量的影响程度和方向，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。