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拟合直线回归方程
最小二乘法
拟合直线
公式
答:
最小二乘法可以帮助我们在进行线性
拟合
时,如何选择“最好”的直线。要注意的是,利用实验数据进行拟合时,所用数据的多少直接影响拟合的结果,从理论上说,数据越多,效果越好,即所估计的
直线方程
越能更好地反映变量之间的关系。一般地,我们可以先作出样本点的散点图,确认线性相关性,然后再根据
回归
...
什么叫
回归直线
的
拟合
优度?
答:
拟合
优度(Goodness of Fit)是指
回归直线
对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数)R²。R²最大值为1。R²的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R²的值越小,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。R²衡量的是
回归方程
...
回归直线方程
的式子怎么得来的?
答:
你先看一下,能不能看懂?再问。令线性
回归方程
为: y=ax+b (1)a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之。为此构造 Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2 (2)使Q(a,b)取最小值的a,b为所求。令: ∂Q/∂a= ...
线性
回归
中的R方是什么意思
答:
R²是指
拟合
优度,是
回归直线
对观测值的拟合程度。表达式:R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中:SST=SSR+SSE,SST(total sum of squares)为总平方和,SSR(regression sum of squares)为回归平方和,SSE(error sum of squares) 为残差平方和。回归平方和:SSR(Sum of Squares forregression) = ESS ...
最小平方法在
直线拟合
中怎么运用?
答:
得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个
方程
组,解这两个方程组得出:a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8)a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)] (式1-9)这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们
回归
的元线性方程即:数学...
用最小二乘法求
回归直线方程
中的a, b有哪些公式?
答:
用最小二乘法求
回归直线方程
中的a,b有下面的公式:最小二乘法:总离差不能用n个离差之和来表示,通常是用离差的平方和,即作为总离差,并使之达到最小,这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条,这种使“离差平方和最小”的方法,叫做最小二乘法:由于绝对值使得计算不变,在实际应用中...
某工业企业的某种产品产量与单位成本资料如下表表示:
答:
1、相关系数:= -0.9090 说明产量x和单位成本y之间存在着高度负相关关系。2、设
直线回归方程
为yc=a+b xn=6Ex=21E y'=426Zx2=792=30268 Exy=1481 b=Exy-2*Zy1Ex-,2)=(1481-1/6*21*426)/(79-1/6*21*21)=-1.82a=y-bx=426/6-(-1.82)*21/6=77.37 则yc=77.37-1.82x ...
数学上的
回归
线是指什么
答:
回归方程
是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量(因变量)对另一个或一组变量(自变量)的回归关系的数学表达式。
回归直线
方程用得比较多,可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b,从而得到回归直线方程。回归线方程公式是:b=((x1+x2+...+xi)(y1+y2+..+yi)-nxy)/(x1^2+x2^2...
实验室线性
回归方程
y=a+bx中a,b和相关系数r的计算公式
答:
直线回归
y=a+bx跟相关系数r之间没有关系的,
回归方程
是表述了各点之间自变量与应变量的产业化规律,表达的是一个趋势。相关系数r表态的是这种趋势的相关程度,也就是点的集中程度。如果所有的点距回归方程都很近,说明相关性好。如果点比较分散,|r|的值小,那回归方程的指导意义就不是太大。
回归
分析
方程
是什么
答:
选择“回归”回归分析对话框弹出评论,选项右侧的框[输入Y区]输入区域“A1:A4”;选项右侧[进入X区域]输入框中输入区域“B1:B4”;请在选项[输出选项]一个新的工作表;在[残留],选择线性
拟合
曲线。单击[确定],弹出线性回归分析 问题五:什么叫回归分析?
直线回归方程
,回归截距,回归系数的统计意义 ...
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