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拟合直线回归方程
线性
回归
公式,怎么推导的??
答:
用最小二乘法估计参数b,设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零,得方程组解为 其中,且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性
回归方程
,称为回归系数,对应的直线称为
回归直线
.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差。先求x,y的平均值X,Y 再用公式代入求解:b=(...
怎样用线性
回归
的方法求出x、 y值?
答:
用最小二乘法估计参数b,设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零,得方程组解为 其中,且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性
回归方程
,称为回归系数,对应的直线称为
回归直线
.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差。先求x,y的平均值X,Y 再用公式代入求解:b=(...
线性
回归
怎么算?
答:
用最小二乘法估计参数b,设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零,得方程组解为 其中,且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性
回归方程
,称为回归系数,对应的直线称为
回归直线
.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差。先求x,y的平均值X,Y 再用公式代入求解:b=(...
线性
回归方程
r的计算公式?
答:
线性
回归方程
r的计算公式是y = a + bx,其中y是被解释变量,x是解释变量,a是y截距,b是回归系数。这个模型的目的是找到对y有预测能力的最佳
直线
。在计算公式中,
拟合
的方程的系数a和b可以通过拟合样本数据来确定。这个模型的目的是预测y值是多少,当给定x值时。线性回归模型是一种用于确定两个或...
如何解线性
回归方程
?
答:
(1)用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值: x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n ;(2)分别计算分子和分母:(两个公式任选其一) 分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_ 分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 3)来计算 b。
怎样计算
直线回归
系数
答:
一般来说,线性
回归
都可以通过最小二乘法求出其方程,可以计算出对于y=bx+a的
直线
,其经验
拟合方程
如下:其相关系数(即通常说的拟合的好坏)可以用以下公式来计算: 虽然不同的统计软件可能会用不同的格式给出回归的结果,但是它们的基本内容是一致的。以STATA的输出为例来说明如何理解回归分析的结果...
怎么求解线性
回归方程
?
答:
先求两个变量的平均数,即x拔和y拔 计算∑xiyi=,∑xi^2= 代入公式求b回归,用y拔=b回归*x拔+a回归,求出a回归 写出
回归方程
回归直线拟合
优度指什么?
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
...
怎么判断
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
...
什么是
回归直线
?
答:
用最小二乘估计求
回归方程
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。由于绝对值使得计算不变,在实际应用中人们更喜欢用:Q=(y1-bx1-a)²+(y2-bx2-a)²+···+(yn-bxn-a)...
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