线性回归方程公式是什么？
r是相关系数，r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)×∑(Yi-Y)]，上式中”∑”表示从i=1到i=n求和。要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。
r是线性回归方程的相关系数，描述线性关系的强度和方向。其值范围为-1到1之间，越接近于1或-1表示关系越强；越接近于0表示关系越弱。正值表示正相关，负值表示负相关。建议仔细看书，书上的例题更直观。
首先已知回归系数b1，讲方程逆推，自变量因变量互换，得到回归系数b2，相关系数r=sqr(b1*b2)(sqr是开平方的意思)，如此便可得到相关系数r。
1、判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。
2、统计学里R^2表示：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。如R平方为0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说，如果我们能控制自变量不变，则因变量的变异程度会减少80%。
3、R^2判定系数就是拟合优度判定系数，它体现了回归模型中自变量的变异在因变量的变异中所占的比例。如R^2=0.99999表示在因变量y的变异中有9999%是由于变量x引起。
4、判定系数，也叫可决系数或决定系数，是指在线性回归中，回归平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义，需要对因变量y取值的变差进行研究。
5、判定系数r2是用于一元线性回归模型的显著性检验的指标。一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。
1、R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。
2、F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05，回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。
3、F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为28%。
4、p=P(|U|=|u|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数，用来评价模型的拟合好坏等，取值范围是【-1，1】，越接近正负1越好，R平方=SSR/SST，其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。
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#丁砌仲# 线性回归方程公式 怎么证明? -
(18991161846)： 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 (2) 使(2)取极小值:令 ∂Q/∂a= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)](-xi)= 0 (3) ∂Q/∂b= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)] = 0 (4) 根据(3)、(4)解出a ,b就确定了回归方程(1).
#丁砌仲# 线性回归方程的b和a怎么求 - 作业帮
(18991161846)：[答案] 且为观测值的样本方差. 线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差. 利用公式求b= a=y(平均数)-b*(平均数)
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(18991161846)： y^ = a + b x y^为预测值,x为自变量.把x的值代入方程中可得预测值.
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(18991161846)： 回归方程套法:1、先求x,y的平均值X,Y.2、再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x12+x22+...xn2-nX2).3、后把x,y的平均数X,Y代入a=Y-bX. 4、求...
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(18991161846)： 表示i是从1到n变化,并将i=1,i=2,i=3,i=4……i=n时分别代入算式进行求和.上面的一杠表示平均值.你这个就是最小二乘法求系数a、b的问题.最小二乘法是处理线性回归的常用方法,你可以去网上搜相关资料.
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(18991161846)： 直接按照题目把所给的几个函数图像画出来(要准确,一般都是几条直线) 然后求是直线的上还是下,比如说: x-y-1>0,那就先把直线x-y-1=0画出来 再代个点(不要是这条直线上的点)进去,比如说(0,0)带进去,得到“0-0-1>0” 显然不成...
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#丁砌仲# 回归方程求b公式两种
(18991161846)： 回归方程求b公式两种:∑(xi-X)(yi-Y)、∑(xiyi)-nXY,回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量对另一个或一组变量的回归关系的数学表达式.回归直线...
#丁砌仲# 回归平方和计算公式
(18991161846)： 回归平方和计算公式:R^2=SSR/SST=1-SSE/SST,回归平方和ESS(Explained Sum of Squares)是因变量回归值ŷ-因变量平均值y的离差平方和,数值上=∑(ŷ-ȳ)2,也称为解释平方和.用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时,实验值yi与按回归线预测的值ŷ并不一定完全一致.ESS越大说明多元线性回归线对样本观测值的拟合情况越好.
#丁砌仲# 回归方程是计算什么的呢?
(18991161846)： 回归方程是用回归分析建立的方程.回归分析是由随机变量的观测数据出发,找出变量间的关系.由于变量是随机的,故找出的关系也不是严格的函数关系,而是统计的相关关系.表示这种关系的方程为回归方程.常用方法是将两相关变量的各测量值(xi;yi).标在以x和;y为轴的坐标图上,称为散布图.若图上各点近似的沿直线分布,就用最小二乘法求出此直线,称回归直线;若不是直线,就用变量的某个函数作散布图,使其呈直线分布,这种方法又称线性回归,是回归分析中用得较多的方法.
