Параметризация модели. Оценки неизвестных параметров , , , линейных уравнений регрессии и нелинейных уравнений, приводимых к линейным

Оценки неизвестных параметров , , …, линейных уравнений регрессии и нелинейных уравнений, приводимых к линейным, находятся, как и в случае парной регрессии, с помощью метода наименьших квадратов из условия оптимизации функции . В случае линейной множественной регрессии решается система линейных уравнений (по числу параметров) с переменными:

Здесь – число наблюдений зависимой переменной y, – выборочные значения j -го фактора, .