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questions :Properties of regression equations and regression lines
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[Member (365WT)]answers [Chinese ]Time :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。
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