線性回歸方程公式:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。線性回歸方程是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析,來確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法之一。
第一:用所給樣本求出兩個相關變量的(算術)平均值:
x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n
y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n
第二:分別計算分子和分母:(兩個公式任選其一)
分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_
分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2
第三:計算b:b=分子/分母
用最小二乘法估計參數(shù)b,設服從正態(tài)分布,分別求對a、b的偏導數(shù)并令它們等于零,得方程組解為
其中,且為觀測值的樣本方差.線性方程稱為關于的線性回歸方程,稱為回歸系數(shù),對應的直線稱為回歸直線.順便指出,將來還需用到,其中為觀測值的樣本方差。
先求x,y的平均值X,Y
再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)
后把x,y的平均數(shù)X,Y代入a=Y-bX
求出a并代入總的公式y(tǒng)=bx+a得到線性回歸方程
(X為xi的平均數(shù),Y為yi的平均數(shù))
線性回歸模型經常用最小二乘逼近來擬合,但他們也可能用別的方法來擬合,比如用最小化“擬合缺陷”在一些其他規(guī)范里(比如最小絕對誤差回歸),或者在回歸中最小化最小二乘損失函數(shù)的乘法。相反,最小二乘逼近可以用來擬合那些非線性的模型。因此,盡管最小二乘法和線性模型是緊密相連的,但他們是不能劃等號的。
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