linear throughput 怎样用经济学术语解释?

linear throughput 线性回归模型
　　线性回归
　　我们以一简单数据组来说明什么是线性回归。假设有一组数据型态为 y=y(x)，其中

　　x={0, 1, 2, 3, 4, 5}, y={0, 20, 60, 68, 77, 110}

　　如果我们要以一个最简单的方程式来近似这组数据，则非一阶的线性方程式莫属。先将这组数据绘图如下

　　图中的斜线是我们随意假设一阶线性方程式 y=20x，用以代表这些数据的一个方程式。以下将上述绘图的 MATLAB 指令列出，并计算这个线性方程式的 y 值与原数据 y 值间误差平方的总合。

　　>> x=[0 1 2 3 4 5];

　　>> y=[0 20 60 68 77 110];

　　>> y1=20*x; % 一阶线性方程式的 y1 值

　　>> sum_sq = sum(y-y1).^2); % 误差平方总合为 573

　　>> axis([-1,6,-20,120])

　　>> plot(x,y1,x,y,'o'), title('Linear estimate'), grid

　　如此任意的假设一个线性方程式并无根据，如果换成其它人来设定就可能采用不同的线性方程式；所以我们 须要有比较精确方式决定理想的线性方程式。我们可以要求误差平方的总合为最小，做为决定理想的线性方 程式的准则，这样的方法就称为最小平方误差(least squares error)或是线性回归。MATLAB的polyfit函数提供了 从一阶到高阶多项式的回归法，其语法为polyfit(x,y,n)，其中x,y为输入数据组n为多项式的阶数，n=1就是一阶 的线性回归法。polyfit函数所建立的多项式可以写成

　　从polyfit函数得到的输出值就是上述的各项系数，以一阶线性回归为例n=1，所以只有 二个输出值。如果指令为coef=polyfit(x,y,n)，则coef