一元线性回归方程的回归系数等于多少
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/21 23:30:57
y=30.331-1.877X这个y上面要加^这个符号的再问:相关系数是多少…?再答:r=-0.97203
回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.
6再问:6?怎么算的。。为什么我算的是-6再答:呃……抱歉少打了个负号再问:哦哦,肯定不?再问:我开学得去考试呢。。再答:平均值过符合线性方程再答:确定再答:你考什么试再问:好的,谢谢你再问:概率论
假设线性回归方程为: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(
a=y(平均)-b*x(平均)=49.5-2.5*15.8=10所以回归方程为y=10+2.5*x
1)直线相关关系2)两个变量之间存在显著相关3)足够多的已知资料,并且自变量因变量明确4)随机误差值相互独立,且同方差,随机误差~N(0,σ2)
都取平均值再问:公式里面(Y-Y平均值)平方,前面那个Y怎么取值?再答:那个y是具体值,考试不会考这个具体值的代入,线性回归高考不会考,要靠也只靠用平均值确定系数。
2、正相关还是负相关
相关分析表(Correlations)表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000):提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决
我用origin给你拟合了一下,不是一次的,是二次的.以下是拟合结果:[2006-6-1209:15"/Graph1"(2453898)]PolynomialRegressionforData1_B:
我们假设测定的时候,横坐标没有误差(自己设计的样品,认为没有误差),所以认为误差完全出现在纵坐标上,即测定值上.所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值,就好了.就认为这个直线离所有点最
你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200
在MATLAB里,多项式由一个系数的行向量表示,其系数是按降序排列.所以:A=-0.2444B=0.6064
其实是关系是这样的:相关系数的值=判定系数的平方根,符号与x的参数相同.只是你没发现而已.他们用不同的表达式表达出来了.所以不能一眼看出来,推导有些复杂.但是,他们在概念上有明显区别,相关系数建立在相
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
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步骤: 1.列计算表,求∑x,∑xx,∑y,∑yy,∑xy. 2.计算Lxx,Lyy,Lxy Lxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ) Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ) Lxy=∑(x-xˇ)(
是依据误差的平方和最小这个条件来求回归系数的.比如一元的,y=ax+bE=∑(y-yi)^2=∑(axi+b-yi)^2将a,b看成变量,则E的最小值需有其偏导数为0,即E'a=2∑(axi+b-yi
就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度