Nelle impostazioni di regressione univariata, proviamo a modellare
dove un vettore di osservazioni e la matrice di progettazione con predittori. La soluzione è . n X ∈ R n × m m β 0 = ( X T X ) - 1 X y
Nelle impostazioni di regressione multivariata, proviamo a modellare
dove è una matrice di osservazioni e variabili variabili latenti. La soluzione è . n p β 0 = ( X T X ) - 1 X Y
La mia domanda è come è diverso da quello che l'esecuzione di diversa regressione lineare univariata? Ho letto qui che in quest'ultimo caso prendiamo in considerazione la correlazione tra le variabili dipendenti, ma non la vedo dalla matematica.