基本设定
考虑一个常见的多元回归 \[ \begin{cases} Y_1 &= \beta_0 + \beta_1 X_{11} + ... + \beta_k X_{k1} + \epsilon_1 \\ Y_2 &= \beta_0 + \beta_1 X_{12} + ... + \beta_k X_{k2} + \epsilon_2 \\ \vdots \\ Y_N &= \beta_0 + \beta_1 X_{1N} + ... + \beta_k X_{kN} + \epsilon_N \end{cases} \]
其中\(X_{kN}\)的下标 \(k\) 表示第 \(k\) 个变量(特征),下标 \(N\) 表示第 \(N\) 个样本。