LINEST函数怎样算一元回归方程系数?

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把只有自变量的数据在原始数据最下方输入进去,但是没有因变量的然后重新进行回归分析,在选项中选择预测标准化或非标准化值就出来了再问：谢谢你,只有未标准化下的结果和手工算出来的基本一样,应该是精确程度不同

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

线性回归方程函数LINEST()在实际上使用的人不多.但用它来预测未来的发展趋势（就像你的例子：未来年销售额）确实不错!就你的例子：1、为什么定义公式中定义名称“销售额Y”的区域不是$B5:$F5,&

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(

1.分解因式2.求根公式再问：有一块长方形铁皮，长100cm,宽50cm，在它的四角各切去一个同样的正方形，然后将四周突出部分折起，就能制作一个无盖方盒。如果要制作的无盖方盒的底面积为3600cm平方

=INDEX(LINEST({19,30,41,54,67,81},{1,2,3,4,5,6},1,1),1,1)你是引用了多个YX值,所以是数组形式,请用{},还有,就是少了个一“

＝INDEX(LINEST(A1:A10,B1:B10,1,1),1,1)’斜率b1＝INDEX(LINEST(A1:A10,B1:B10,1,1),1,2)’截距b0＝INDEX(LINEST(A1

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

这个问题用Excel很方便先将各点坐标输入到Excel中,xy各占一列,然后插入图表（散布图）,得到一直线,点中直线选取,在“图表”中选“添加趋势线”,“选项”,钩选“显示公式”,确定即可.

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:

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

y=0.007x+7.7434R²=0.08539我使用excel做出来的再问：那个图在excel里怎么画出来的再答：2003版的数据选取后【插入】→【图表】图表页面中选XY散点图（如下截图

X=[ones(9,1)xx.^2];就可以了.得到b的三个值分别是常数项、一次项系数、二次项系数

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

一元线性回归法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法.常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量

在显示相关检验的窗口中,有一个Forecast,选择它,设置好需要回归预测的变量名（默认时就是因变量后面加个f）,然后下方的样本范围内输入预测的区间因为你需要外推两个预测（即超出样本1985-1998

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)(

改了4处,程序通了,见程序批注.function[x,y]=DataRegress1xx=[2.382.442.702.983.323.122.142.863.503.202.782.702.362.