భాషా :
SWEWE సభ్యుడు :లోనికి ప్రవేశించండి |నమోదు
కోసం శోధన
ఎన్సైక్లోపీడియా కమ్యూనిటీ |ఎన్సైక్లోపీడియా జవాబులు |ప్రశ్న సమర్పించండి |పదజాలం నాలెడ్జ్ |అప్లోడ్ జ్ఞానం
ప్రశ్నలు :రిగ్రెషన్ సమీకరణాలు మరియు రిగ్రెషన్ లైన్ల లక్షణాలు
సందర్శకుల (169.149.*.*)[ఇంగ్లీష్ ]
వర్గం :[సైన్స్][ఇతర]
నేను సమాధానం కలిగి [సందర్శకుల (3.15.*.*) | లోనికి ప్రవేశించండి ]

చిత్రాన్ని :
రకాలు :[|jpg|gif|jpeg|png|] బైట్ :[<2000KB]
భాషా :
| పరిశీలించడం కోడ్ :
అన్ని సమాధానాలు [ 1 ]
[సభ్యుడు (365WT)]సమాధానాలు [చైనీస్ ]సమయం :2019-10-09
回归直线方程
若:在一组具有相关关系的变量的数据(x与Y)间,通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近,这样的直线可以画出许多条,而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系,即我们要找出一条直线,使这条直线“最贴近”已知的数据点,记此直线方程为(如右所示,记为①式)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相应的观察值为yi,而直线上对应于xi的纵坐标是 ①式叫做Y对x的回归直线方程,相应的直线叫做回归直线,b叫做回归系数。要确定回归直线方程①,只要确定a与回归系数b。回归直线的求法。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除去最小值的那一条,这种使“离差平方和最小”的方法,叫做最小二乘法用最小二乘法求回归直线方程中的a,b有下面的公式。
కోసం శోధన

版权申明 | 隐私权政策 | కాపీరైట్ @2018 ప్రపంచ ఎన్సైక్లోపీడియా జ్ఞానం