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野外线性回归
当因变量有测量误差时使用线性回归。
来源:Another Datum我们得到了给定 $x$（其中两者都有测量误差）计算 $y$ 所需参数的一致估计量，或者换句话说，直线的系数。
到目前为止，我所做的只是普通的线性回归。这项任务的有趣之处在于 $x$ 有测量误差（这在现实世界的用例中很常见）。
如果我们想在给定精确的 $x$ 值（没有测量误差）的情况下估计计算 $y$ 所需的参数，我们需要使用不同的方法。使用简单的线性回归而不考虑 $x$ 是随机的且有噪声会导致直线斜率略小于真实直线斜率（描述 $x$ 的直线，没有测量误差）。您可以阅读此 wiki 页面了解原因。
true 此 wiki 页面我将使用 Deming 回归，这种方法可用于假设两个变量 $x$ 和 $y$ 的误差是独立的且服从正态分布，并且已知它们的方差比（表示为 $\delta$）。这种方法非常适合我们的设置，其中我们有
Deming 回归就标准差而言，用于测量 $x$ 的技术比用于测量 $y$ 的技术好两倍。
就标准差而言，用于测量 $x$ 的技术比用于测量 $y$ 的技术好两倍。
因此在我们的设置中，$\delta$ 是 2 的平方。
使用 wiki 页面中的公式，我们得到 div>
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