Ako vykonám lineárnu regresiu údajov?

odpoveď:

Musíte pochopiť úplnú odpoveď

vysvetlenie:

Nemám úplne vedieť, čo máte na mysli najprv dostanete svoje dátové súbory, kde ste regresné y na x nájsť, ako zmena v x efekty y.

x y

1 4

2 6

3 7

4 6

5 2

A chcete nájsť vzťah medzi x a y, takže hovoríte, že veríte, že model je ako

# Y = mx + c #

alebo v štatistikách

# Y = beta_0 + beta_1x + u #

títo # Beta_0, beta_1 # sú parametre v populácii a. t # U # je efekt nezistených premenných, inak nazývaných termín chyby, takže chcete odhady # Hatbeta_0, hatbeta_1 #

tak # Haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x #

To vám povie, že predpovedané koeficienty vám poskytnú predpokladanú hodnotu y.

Takže teraz chcete nájsť najlepšie odhady týchto ko-efektov, ktoré robíme, zistením najnižšieho rozdielu medzi skutočnou hodnotou y a predpovedanou hodnotou.

#min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 ~ hatbeta_0, hatbeta_1 #

To v podstate hovorí, že chcete minimálny súčet rozdielov medzi akútnymi hodnotami y a predpovedanými hodnotami y pre vašu regresnú čiaru

Takže vzorce pre ich nájdenie sú

# hatbeta_1 = (sum_ (i = 1) ^ n (x_i- barx) (y_i-bary)) / (sum_ (i = 1) ^ n (x_i-barx) ^ 2) # 2

# Hatbeta_0 = Bary-hatbeta_1barx #