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线性回归方程中Xi和Yi怎么算?前面还有个符号
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推荐答案 推荐于2017-11-24
Xi和Yi表示第i组的X值和Y值,前面的符号是连加号,表示从Xi/Yi一直加到Xn/Yn。比如说有这么一组数据(X,Y):(1,2),(3,4)(5,8)(5,4)
那么Xi(i=1)就是1*3*5*5=75,Yi同理。Xi(i=2)=3*5*5=75。i表示从第i组的数一直乘到最后一个数。希望对你有所帮助。
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其他回答
第1个回答 2012-01-21
∑运算法则,两个变量的线性相关中计算回归方程截距的公式
b=n∑i=1(xi-y)(yi-y的平均值)/n∑i=1(xi-x的平均值)^2 = n∑i=1 xi*yi-nx*y的平均值/n∑i=1 xi^2-nx的平均值^2
a=y的平均值-bx的平均值
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线性回归方程xi
代表什么
xiyi
是什么
怎么算
i
答:
xi、yi就是给出的样本值,即实际收集到的观察值
。Xi中的 i=1,2,3,4……,i 只是一个代号,它可以等于1,2,3等等的值,即X1,X2,X3等等,i 只是X下标的一个总称。需要提醒的是Xi、Yi指的不是“x的平均值和y的平均值”,平均值是在x,y正上方加一个小横杆。
线性回归
直线
方程中xiyi怎么
求
答:
xi
就是x1+x2+...+xn
yi
就是y1+y2+...+yn 而xi'是(x1+x2+...+xn)/n yi'是(y1+y2+...+yn)/n
回归
分析的公式中,
Xi
、
Yi
指的是什么??
怎么计算?
?
答:
Xi指的是第i个数据中的X值,Yi指的是第i个数据中的Y值
。Xi中的i=1,2,3,4……i只是一个代号,它可以等于1,2,3等等的值,即X1,X2,X3,i只是X下标的一个总称。例如:有四组数据(X,Y):(1,2)、(3,4)、(5,6)、(7,8)当i=1时,即Xi=X1,X1=1,X1就是第一组数据...
怎样
用
线性回归
的方法求出x、 y值?
答:
(X为
xi
的平均数,Y为
yi
的平均数)三、应用
线性回归方程
是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合,而且产生的估计的统计特性也更容易确定。线性回归有很多实际用途。分为以下两大类:如果目标是预测或者...
再
线性回归方程中
x1 y1
怎么算
答:
a=[(x1y1+x2y2+xnyn)-nx'y']/[(x1^2+x2^2+xn^2)-n(x')^2]。b=y'-ax'。x',y'分别为
xi
,
yi
的平均值。
线性回归方程
是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际...
求
线性回归
的公式。
答:
一,
计算
各变量的平均值(算术平均值)x_=(x1+x2+...+xi+...+xn)/n y_=(y1+y2+...+yn)/n 二,计算两个∑ ∑
xiyi
=x1y1+x2y2+...+xnyn ∑xi^2=x1^2++x2^2+...+xn^2 三,计算分子与分母 分子=(∑xiyi)-n*x_*y_分母=(∑xi^2)-n*x_^2 四,计算b b=分子÷...
求出自变量x和因变量y的
线性回归方程
答:
(1)用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值: x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n ;(2)分别
计算
分子和分母:(两个公式任选其一) 分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_ 分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 3)来计算 b。
回归方程
公式
答:
离差作为表示
Xi
对应的回归直线纵坐标y与观察值
Yi
的差,其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。数学表达:Yi-y^=Yi-a-bXi。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(Yi-a-bXi)^2
计算
。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...
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