线性回归SST公式证明-搜答案-拍题作业网

式子中∑是“求和”的符号；下面“i=1”,上面“n”是指对后面的数据从“1”加到“n”；xiyi是各数据对【线性回归时数据总一对一对给出的】的乘积；x巴（无法上边打杠）是所给x变量的算术平均值；y巴是

误差看平方和一列,模型一行是组间、误差一行是组内,合计是总体误差SST=278.9475SSR=183.24469SSE=95.70281

那是求和符号把所有项加一起

因为一元线性回归方程在建立时要求离回归的平方和最小,即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程.在此基础上就可以证明SST=SSe+SSr,详见图片.

线性回归方程http://baike.baidu.com/view/1129836.htm?fr=ala0_1

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(

量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量*与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点(,)将散布在某一直线周围,因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数,即,下面用最小二乘法估计参

解题思路：线性回归方程公式中要求出x,y的平均值和求和。解题过程：以例子说明。

y^=a+bxy^为预测值,x为自变量.把x的值代入方程中可得预测值.

公式：

好长再答：怎么告诉你？再问：写下来再答：拍不了照再答：说文字吧再问：好哒再答：就是多个xy相乘减去n个x的平均值y的平均值的差，除于多个x平方相加，减去nx的差再答：不知你是否看的懂再答：最后y=bx

举个最简单的例子回归方程：y=ax+b(1)a,b未知,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(

那个方程不用记再问：那什么是线性呢？？再答：书上不是有吗？再问：书不在身边再问：啊再答：再问：具体怎么用呢？？（最后一个问题）再问：代表什么啊都再答：没救了再答：

先给出一般性结论：设X为s×p随机矩阵,A为m×s常数矩阵,B为p×n常数矩阵则E(AXB)=AE(X)B ①E(AXB)和AE(X)B均是m

SST=SSR+SSESST=总平方和.SSR=回归平方和.SSE=误差平方和公式无法从WORD复制过来,详情参考下列网址

用相关系数判别.当然不设置为0准确,不设置为0时按最小二乘法计算,设置0了就附加了个强制条件,不是最小了,相关性就差了,有时甚至差很多

求回归方程的相关系数相关系数的绝对值越趋近1,那么偏差就越小如有不明白,

和式号(音译：西格马）以“∑”来表示和式号（Signofsummation）是欧拉（1707－1783）於1755年首先使用的,这个符号是源于希腊文（增加）的字头,“∑”正是σ的大写.示例：∑An=A

斜率和截距啊你的意思是怎么计算a和b?用excel中的linest函数