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最小二乘法拟合直线回归方程
连续函数可以用
最小二乘法
求
线性
度吗
答:
(式1-1)其中:a0、a1 是任意实数 为建立这
直线方程
就要确定a0和a1,应用《
最小二乘法
原理》,将实测值Yi与利用计算值Yj(Yj=a0+a1Xi)(式1-1)的离差(Yi-Yj)的平方和 最小为“优化判据”。令:φ = (式1-2)把(式1-1)代入(式1-2)中得:φ = (式1-3)当 最小时,可用...
线性回归
的公式是什么?
答:
分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 第三:计算b:b=分子/分母 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...
线性回归
的公式是什么?
答:
分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 第三:计算b:b=分子/分母 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...
如何求
回归方程
的参数?
答:
(1)用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值: x_=(x1+x
2
+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。
急急!如何用LINEST在Excel里求多元
回归方程
.Excel里要求公式必须以数组...
答:
LINEST函数的功能是使用
最小二乘法
计算对已知数据进行最佳
线性拟合
的
直线方程
,并返回描述此线性模型的数组。因为此函数返回数值为数组,故必须以数组公式的形式输入。函数公式为= LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)下面举例说明LINEST函数的应用。1.一元
线性回归
分析LINEST函数可用于一元线性回归分析,也可以用于...
如何解
线性回归方程
答:
分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 第三:计算b:b=分子/分母 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...
计量经济学中的
最小二乘法
的前提是什么?
答:
3、随机误差项与解释变量之间不相关。4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用
最小二乘法
可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线
拟合
。其他一些优化问题也可通过...
计量经济学中的普通
最小二乘法
(OLS)的4个基本假设条件是什么?_百度...
答:
3、随机误差项与解释变量之间不相关。4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用
最小二乘法
可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线
拟合
。其他一些优化问题也可通过...
Y上面有“^”什么意思?
答:
因为模型中有残差,并且残差无法消除,所以就不能用二点确定一条直线的方法来得到
方程
,要保证几乎所有的实测值聚集在一条
回归直线
上,就需要它们的纵向距离的平方和到那个最好的
拟合直线
距离
最小
。这里在y的上方加记号“^”,是为了区分Y的实际值y,表示当x取值xi=1,2,……,6)时,Y相应的观察...
线性回归
的
方程
怎么求
答:
分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 第三:计算b:b=分子/分母 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...
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