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直线趋势方程拟合法怎么解
如题所述
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推荐答案 2017-06-23
将1996-2000年每年的产量数据进行直线回归,可用最小二乘法求得b斜率.a截距,
y=a+bt方程有了b斜率.a截距,就可以2000年以后年份(t)代入方程预测产量(y)。
产量数据进行直线回归是年份的那么(t)应该是年,如果产量数据进行直线回归是月份的那(t)应该是月。
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用最小平方法配合
趋势直线方程
答:
直接套公式:b=(∑xy-nx_y_)/(∑x^2-nx_^2)=(8951500-5*1998*896)/(19960030-5*3992004)=460/10=46 ,a=y_-bx_=896-46*1998= -91012 ,所以,月收入对年份的
直线趋势
函数
方程
为 y=bx+a=46x-91012 .据此,当 x=2001 时,人均月收入为 46*2001-91012=1034 元 ....
直线趋势
预测
法怎么
计算
答:
方法如下:
1、根据最小平方法原理,先计算预测趋势值的总和,即:∑Y=na+b∑X
。其中,n为年份数,a为直线在Y轴上的截距,b为直线斜率,反映年平均增长率,Y为销售预测趋势值,X为时间。2、计算XY的总和,即:∑XY=a∑X+b∑X^2。3、若n为奇数,则取X的间隔为1,将X=0置于资料期的中央...
动态数列具备什么条件才能求
直线趋势方程
答:
直线趋势方程式为:y=a+bt;最小平方法求解方程参数a、b的联立方程组为:∑y=na+b∑t; ∑ty=a∑t+b∑t2
。最小平方法的基本原理是:对原动态数列配合一条趋势线。使之满足两个条件:一是,实际值(y)与趋势线上相对应的估计值(y)的离差平方和为最小值,即:∑(y-yc)2=最小值。...
origin--
趋势方程
我已经画出曲线方程,
怎样
用origin求出该曲线方程啊...
答:
这里提供一个多项式拟合的方法.画出图后,
选择“analysis”菜单,选“Fit Polynomial”项,然后选择多项式的最高次数,然后填写一系列参数,就可以拟合出一个多项式
,次数选的越高,精确度越高.拟合出的多项式具有:y = A + B1 * x + B2 * x^2 + B3 * x^3 + B4 * x^4 .的形式.在“analysis...
急!!!这个题
怎样
用最小二乘法建立
趋势方程
,,解释具体点。谢谢
答:
解:设用最小二乘法公式所
拟合
的
直线方程
为y=bx+a,其中b=(∑XiYi-nXY)/(∑Xi^2-nX^2),(说明:∑的下限为i=1,上限为i=n,由于不好打平均数的数学符号,这里的X、Y指X、Y的平均值),a=Y-bX(这里的X、Y还是指X、Y的平均值)。根据你提供的表格可取年份作x轴,满意度作y轴,即X1=...
如何拟合
一个线性
方程
呢?
答:
1、首先在电脑打开WPS,录入需要
拟合直线
的数据。2、从右下至左上选择表格数据,在插入中选择表格,再选择表格中的带平滑曲线的xy散点图。3、单击出现的表格,点击右侧的第一个方块,在弹出的菜单中选择
趋势
线,再选择线性。4、至此,拟合直线便设置完成了。为了使拟合直线更加明显,可以将鼠标移至直线...
EXCEL算出它的
拟合方程
和线性相关系数R!!
答:
EXCEL算出它的
拟合方程
和线性相关系数R的
方法
。如下参考:1.首先,我们打开一个excel文档并选择数据进行演示,如下图所示。2.选择要分析的数据后,点击“插入”,选择“散点图”,选择散点图类型。3.在选项框中,选择
趋势
线“linear”,勾选“showformula”和“showRsquaredvalue”,点击“close”。...
线性回归
方程
,详细解答,要公式要过程
答:
首先,假设有一组观测数据点,目的是通过最小二乘
法拟合
一条
直线
来模拟这些点的变化
趋势
。这条直线的
方程
就是线性回归方程。线性回归方程的目的是最小化预测值与实际值之间的误差平方和。误差可以通过计算预测值与实际值之间的差值得到。然后,利用最小二乘法求解线性回归方程的系数a和b。具体来说,首先...
测定长期
趋势
的常用
方法
有哪些
答:
它比移动平均法简单,但准确度不如后者。4、最小平方法 测定长期
趋势
最常用的
方法
。它是以数学方程式来描述长期趋势,即用最小平均方法配合一条原数列与趋势线的离差平方和为最小的直线或曲线。配合直线时,用最小平方法的标准联立方程求解
直线方程
y=a+bx的参数a和b。
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直线趋势方程拟合法
用趋势平推法拟合直线趋势
对某一时间序列拟合的直线趋势方程
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