传感器与检测技术（第2版）
y?b0?b1x1?b2x2??bnxn （18.55）
当独立变量只有一个时，就变为一元线性回归（也称一元线性拟合或直线拟合），即：
y?b0?b1x （18.56）
例如，设有n对测量数据（xi,yi），用一元线性回归方程y?b0?b1x拟合，根据测量数据值，求方程中系数b0、b1的最佳估计值。可应用最小二乘法原理，使各测量数据点与回归直线的偏差平方和为最小。所使用的误差方程组为：
?1?y1?(b0?b1x1)?v1?y1?y?2?y2?(b0?b1x2)?v2?y2?y?? （18.57） ??n?yn?(b0?b1xn)?vn?yn?y?式中：
?i－在xi（i?1,2,...,n）点上y的估计值。 y在前面的例子中，如果不知道电阻值与温度间存在关系：Rt?R0(1???t)，则可尝试用一元线性回归分析的方法来建立经验公式。
423