作业帮一元线性回归方程系数a是负数说明什么
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/20 01:50:59
y=30.331-1.877X这个y上面要加^这个符号的再问：相关系数是多少…？再答：r=-0.97203
linest函数返回一个数组.里面有各种参数对于斜率和截距,也有专门的函数slope和intercept
回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.
6再问：6？怎么算的。。为什么我算的是-6再答：呃……抱歉少打了个负号再问：哦哦，肯定不？再问：我开学得去考试呢。。再答：平均值过符合线性方程再答：确定再答：你考什么试再问：好的，谢谢你再问：概率论
假设线性回归方程为：y=ax+b(1)a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2(
a=y(平均)-b*x(平均)=49.5-2.5*15.8=10所以回归方程为y=10+2.5*x
都取平均值再问：公式里面（Y-Y平均值）平方，前面那个Y怎么取值？再答：那个y是具体值，考试不会考这个具体值的代入，线性回归高考不会考，要靠也只靠用平均值确定系数。
2、正相关还是负相关
相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决
我用origin给你拟合了一下,不是一次的,是二次的.以下是拟合结果：[2006-6-1209:15"/Graph1"(2453898)]PolynomialRegressionforData1_B:
可以不用拟合工具箱,直接用矩阵除法即可!因为为线性求a1,a2即把a1,a2当成未知数,x1,x2,Y-a0当成已知量则x1*a1+x2*a2=Y-a0,即[x1,x2]*[a1;a2]=Y-a0令矩
我们假设测定的时候,横坐标没有误差（自己设计的样品,认为没有误差）,所以认为误差完全出现在纵坐标上,即测定值上.所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值,就好了.就认为这个直线离所有点最
你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200
在MATLAB里,多项式由一个系数的行向量表示,其系数是按降序排列.所以：A=-0.2444B=0.6064
看截屏图片吧,式子不好说.再问：我给了式子了，能给我解一下吗
就比如说,y是找工作成功率,x就是影响工作成功率的各种因素（如年龄,性别,家庭条件）,但是年龄不是被家庭条件影响
令线性回归方程为：y=ax+b(1)a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2(2
步骤： 1.列计算表,求∑x,∑xx,∑y,∑yy,∑xy. 2.计算Lxx,Lyy,Lxy Lxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ) Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ) Lxy=∑(x-xˇ)(
是依据误差的平方和最小这个条件来求回归系数的.比如一元的,y=ax+bE=∑(y-yi)^2=∑(axi+b-yi)^2将a,b看成变量,则E的最小值需有其偏导数为0,即E'a=2∑(axi+b-yi