बहु-समाश्रयण मॉडल निर्दिष्ट कीजिए| त्रुटि पद की मान्यताओं को इंगित कीजिए | वर्णन कीजिए कि मॉडल के प्राचलों का अधिकतम संभाविता विधि द्वारा अनुमान कैसे लगाया जा सकता है।
 

बहु-समाश्रयण मॉडल (Multiple Regression Model) एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग एक निर्भर चर (dependent variable) और एक या अधिक स्वतंत्र चर (independent variables) के बीच संबंधों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। इस मॉडल में, हम मानते हैं कि निर्भर चर विभिन्न स्वतंत्र चर के प्रभाव में बदलता है। उदाहरण के लिए, हम यह अध्ययन कर सकते हैं कि किसी देश की GDP (निर्भर चर) पर शिक्षा स्तर, निवेश, और निर्यात (स्वतंत्र चर) का क्या प्रभाव पड़ता है।

जब हम बहु-समाश्रयण मॉडल का निर्माण करते हैं, तो हम निम्नलिखित सामान्य रूप का उपयोग करते हैं:

\[ Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \ldots + \beta_k X_k + \epsilon \]

यहाँ,  
- \( Y \) निर्भर चर है,  
- \( \beta_0 \) यांत्रिक गुणांक है (intercept),  
- \( \beta_1, \beta_2, \ldots, \beta_k \) स्वतंत्र चर के लिए गुणांक हैं,  
- \( X_1, X_2, \ldots, X_k \) स्वतंत्र चर हैं, और  
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