Comment Calculer la Régression des moindres Carrés
Des moindres carrés est une méthode pour la réalisation d'une analyse de régression linéaire des statistiques. Le résultat d'une analyse des moindres carrés est une équation de droite avec la droite de régression coefficient de la pente et de l'ordonnée à l'origine coefficient de l'ordonnée à l'origine. Dans cette méthode, les carrés de la verticale de distances entre les points de données de la ligne de régression sont réduites, ce qui est pourquoi il est appelé 'méthode des moindres carrés.' Vous aurez également besoin du coefficient de régression pour calculer le coefficient d'interception.
(domaine public (créé par l'auteur))
les Choses dont Vous aurez Besoin
- Ordinateur/calculatrice (pour les grands ensembles de données)
Etape 1
Calculer la moyenne, ou moyenne, des données x et y les valeurs de consigne. Vous devriez avoir le même nombre de valeurs (n) dans chaque ensemble de données.
Etape 2
Calculer le coefficient de régression (k). Le coefficient de régression est l'exemple de la covariance, divisée par la variance. Lorsque vous remplacez les équations de ces deux valeurs dans la formule, ce qui reste est le rapport de deux sommes. Pour de grands ensembles de données, il est plus efficace d'utiliser un programme d'ordinateur ou une feuille de calcul pour calculer ces sommes.
Étape 3
Calculer le coefficient d'interception. Résoudre le général équation de régression linéaire de y et de recueillir tous les termes constants ensemble. La lettre grecque 'alpha' représente le coefficient d'interception, mais la plupart des gens sont habitués à voir la ligne d'équation y = mx b, où m est la pente et b est l'ordonnée à l'origine.
à l'Étape 4
Utiliser la régression constante d'inclinaison de la pente (m) et l'ordonnée à l'origine coefficient de l'ordonnée à l'origine d'écrire l'équation de la droite de régression. Vous pouvez dessiner cette ligne sur un graphique qui comprend vos données à voir la tendance et dépendances.
Comment Calculer la Regression des moindres Carres
Comment Calculer la Regression des moindres Carres : Plusieurs milliers de conseils pour vous faciliter la vie.
Des moindres carres est une methode pour la realisation d'une analyse de regression lineaire des statistiques. Le resultat d'une analyse des moindres carres est une equation de droite avec la droite de regression coefficient de la pente et de l'ordonnee a l'origine coefficient de l'ordonnee a l'origine. Dans cette methode, les carres de la verticale de distances entre les points de donnees de la ligne de regression sont reduites, ce qui est pourquoi il est appele 'methode des moindres carres.' Vous aurez egalement besoin du coefficient de regression pour calculer le coefficient d'interception.
(domaine public (cree par l'auteur))
les Choses dont Vous aurez Besoin
- Ordinateur/calculatrice (pour les grands ensembles de donnees)
Etape 1
Calculer la moyenne, ou moyenne, des donnees x et y les valeurs de consigne. Vous devriez avoir le meme nombre de valeurs (n) dans chaque ensemble de donnees.
Etape 2
Calculer le coefficient de regression (k). Le coefficient de regression est l'exemple de la covariance, divisee par la variance. Lorsque vous remplacez les equations de ces deux valeurs dans la formule, ce qui reste est le rapport de deux sommes. Pour de grands ensembles de donnees, il est plus efficace d'utiliser un programme d'ordinateur ou une feuille de calcul pour calculer ces sommes.
Etape 3
Calculer le coefficient d'interception. Resoudre le general equation de regression lineaire de y et de recueillir tous les termes constants ensemble. La lettre grecque 'alpha' represente le coefficient d'interception, mais la plupart des gens sont habitues a voir la ligne d'equation y = mx b, ou m est la pente et b est l'ordonnee a l'origine.
a l'Etape 4
Utiliser la regression constante d'inclinaison de la pente (m) et l'ordonnee a l'origine coefficient de l'ordonnee a l'origine d'ecrire l'equation de la droite de regression. Vous pouvez dessiner cette ligne sur un graphique qui comprend vos donnees a voir la tendance et dependances.
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By commentfaire
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