建立直线回归方程的两个变量都是随机变量.A. 错误B. 正确 满分:4 分

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/27 15:49:33
如何运用excel计算两个变量回归方程

点菜单:工具→数据分析→回归→选取Y值区域→选取X值区域→按需求选取其他选项→确定

请问,高中数学统计中的这两个回归直线方程的公式是怎样推导出来的?

a和b上面的“^”叫a角、b角,是指估计值的意思再问:谢谢你的插图。另外在当a和b上有角标时,该怎样读作呢?例如像算数平均"-"在a上,叫a拔。那这个估计值叫什么呢?

只有线性相关的两个变量才可以求出回归直线方程吗?

不相关的两个变量(比如分布在一个半圆或一个抛物线上的点的坐标值)也是可以根据公式求出【回归直线方程】的.不过如果同时计算出相关系数的话,会发现相关系数的绝对值非常低.所求出的方程没有实际的指导意义.

回归直线方程中的回归系数是怎么推导的

http://www.pep.com.cn/gzsx/jszx/xkbsyjc/dzkb/xx23/201006/t20100621_651225.htm

两个变量有线性相关关系且正相关,则回归直线方程中,y=bx+a的系数b

大于零吧.正相关的话如果x增加y也增加.说明斜率大于0.再答:望采纳。

回归直线方程的最小二乘法

那个像E的符号是希腊字母,念“西格玛”,在数学上常表示为”求和“的意思.如果已知一条直线上的n个点(xi,yi),则求最接近这n个点的直线y=bx+a可以直接用此公式.b的分子展开即表示为:(x1y1

怎样利用线性回归模型来建立y关于x的非线性回归方程

举例说明:能量方程,E=M*C^2对等号两侧同时去log:lgE=lgM+2*lgC此时Y(lgE)和X(lgM,lgC)之间就是线性的.

已知某一直线回归方程的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为多少?怎么算出来的?

一元回归分析中,自变量和因变量的相关系数的平方等于回归模型的判定系数.所以相关系数为0.8

spss回归分析 想用SPSS做两个变量之间的回归分析,想验证A变量正相关B变量

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

x=2,4,5,6,8 对应Y=20,30,50,50,70 若这两个变量之间的关系符合回归直线方程Y尖=8.5X+a,

回归直线方程恒过数据中点.所以X=(2+4+5+6+8)/5=5Y=(20+30+50+50+70)/5=45将5.45带入有8.5*5+A=45A=36.5再问:a=36.5?再答:对,没错,没看懂

若两个变量之间具有线性相关关系,则称相应的回归直线为?

若两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.这个就是线性回归分析.根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.描述两变量之间的依存关系;利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关

SPSS分析出来的结果求建立回归方程

标准化的回归方程即:每月生活费=0.575*伙食费用+0.419*娱乐费用再问:我知道了,应该回归方程应该是y=-0.942+0.915x1+0.432x2,R₂是多少?表示什么?再答:回

直线回归方程和回归截距、回归系数的统计意义

直线回归方程:当两个变量x与y之间达到显著地线性相关关系时,应用最小二乘法原理确定一条最优直线的直线方程y=a+bx,这条回归直线与个相关点的距离比任何其他直线与相关点的距离都小,是最佳的理想直线.回

回归直线方程的公式

http://baike.baidu.com/view/954762.htm?fr=ala0_1

两个变量X和Y的数据,计算X与Y之间的回归方程

xylm(y~x)Call:lm(formula=yx)Coefficients:(Intercept)x0.22.6y=2.6x+0.2当x=4y=10.6

不具有协整关系的两个变量能不能建立一元回归模型?

你最好一次只去掉一个自变量,因为每去掉一个自变量,其他变量的估计值,t-test,p-value.都有变化一般说来,都是先去掉最不稳定的那一个,就是数值离我们希望看到的值最遥远的那个

统计学计算题建立直线回归方程,急

1)设单位成本为y,产量为x,回归方程为y=-2.3221x+79.101;y(x+2)-y(x)=-2.3221*2=-4.6442(元);2)y(8)=79.101--2.3221*8=60.52

回归直线方程的简单问题

过(X的平均数,y的平均数)即(3/2,4)

已知某一直线回归方程的样本可决定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的相关系数

R²=0.64SSt=Σ(xi-xbar)²SSg=Σ(yi-xbar)²SSr=Σ(yi-xi)²SSr+SSg=SStSSg/SSt=R²=0.6