1樓:匿名使用者
必須知道這個直線上的兩個點 比如假設這個直線過點(0,1)和點(3,2)
然後直接帶進去就可以了
1=a+b*0
2=a+b*3
這樣直接解這兩個方程就可以解出來ab的值了
2樓:漩渦豬豬
肯定要先曉得兩組資料,比如:當x=2,y=3, 當x=1,y=4,帶入原式,就可以求出了
3樓:匿名使用者
x=1 y=2;x=2 y=4.求得a=0 b=2
spss怎麼用最小二乘法估計y=a+bx中a與b的值?
4樓:南瓜蘋果
**如下:
//point.h
#include
using namespace std;
class point//point類的宣告
double getx()
double gety()
friend double linefit(point l_point, int n_point);//友元函式
//int型變數為點數
private: //私有資料成員
double x;
double y;
};//end of point.h
擴充套件資料
最小二乘法直線擬合,最小二乘法多項式(曲線)擬合,機器學習中線性迴歸的最小二乘法,系統辨識中的最小二乘辨識法,引數估計中的最小二乘法,等等。所謂最小二乘,其實也可以叫做最小平方和。
就是通過最小化誤差的平方和,使得擬合物件無限接近目標物件,這就是最小二乘的核心思想。可以看出,最小二乘解決的是一類問題,就是需要擬合現有物件的問題。
最小二乘應該說是一種思想,而只有結合了具體物件,才變成最小二乘法。這也就導致了多種多樣的最小二乘公式、推導、證明等等。但是,其核心是最小二乘的思想,只是展示形式不同。
5樓:匿名使用者
請參照下列操作。
係數(a)
模型 非標準化係數 標準係數
b 標準誤差 t sig.
1(常量) 1.662(a) .2975 .595 .001
自變數 .139(b) .030 .882 4.579 .004
a. 因變數: 因變數
迴歸方程為 因變數^ = 1.662 + 0.139 自變數
迴歸方程式y=bx+a,其中如何求b?拜託了,**等著
6樓:only琛寶寶
b是擬合直線的斜率,與相關係數有一個定量關係,
迴歸方程y=bx+a中的b和a怎麼求
7樓:匿名使用者
迴歸方程:y = ax + b (1)xi、yi為原始資料個數為n
根據最小2乘法原理得到求迴歸係數a、b的兩個方程:
a e(x^2) + b e(x) = e(xy) (2)
a e(x) + b n = e(y) (3)
其中:e(x),e(y),e(xy),e(x^2) 分別是:x,y,xy的平均值及x的均方值;n原始資料的個數。
由(2)(3)聯立解出a、b來。
8樓:首聽楓都用
(i)由程式框圖可知:是等差數列,且首項x1=1,公差d=2,∴xn=1+2(n-1)=2n-1,
y1=2=3-1,y2=3×2+2=8=32?1,y3=3×8+2=26=33?1,
y4=3×26+2=80=34?1,
∴yn=3n?1.
(ii)n=1時,z1=y1(x1+1)=4,n≥2,
znyn
=2xn+1-2xn-1-1=2,∴zn=2×yn=2×(3n-1),
∴zn=2×(3n-1),n≥1.
∴sn=2×
3(1?3n)
1?3?2n=3n+1?2n?3
故∴sn=3n+1?2n?3(1≤n≤2014).
實驗室線性迴歸方程y=a+bx中a,b和相關係數r的計算公式 100
9樓:椋露地凜
直線迴歸y=a+bx跟相關係數r之間沒有關係的,迴歸方程是表述了各點之間自
變數與應變數的產業化規律,表達的是一個趨勢。相關係數r表態的是這種趨勢的相關程度,也就是點的集中程度。如果所有的點距迴歸方程都很近,說明相關性好。
如果點比較分散,|r|的值小,那回歸方程的指導意義就不是太大。
10樓:drar_迪麗熱巴
解題過程如下圖:
線性迴歸有很多實際用途。分為以下兩大類:
如果目標是**或者對映,線性迴歸可以用來對觀測資料集的和x的值擬合出一個**模型。當完成這樣一個模型以後,對於一個新增的x值,在沒有給定與它相配對的y的情況下。
給定一個變數y和一些變數x1,...,xp,這些變數有可能與y相關,線性迴歸分析可以用來量化y與xj之間相關性的強度,評估出與y不相關的xj,並識別出哪些xj的子集包含了關於y的冗餘資訊。
怎麼用matlab中的regress命令程式設計求出引數a,b,c y=a+bx+cx^2
11樓:匿名使用者
在matlab統計工具箱中copy使用命令regress()實現多元線性bai回du歸,
zhi呼叫格式為
b=regress(y,x)
或[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x,alpha)
其中dao因變數資料向量y和自變數資料矩陣x按以下排列方式輸入對一元線性迴歸,取k=1即可。alpha為顯著性水平(預設時設定為0.05),輸出向量b,bint為迴歸係數估計值和它們的置信區間,r,rint為殘差及其置信區間,stats是用於檢驗迴歸模型的統計量,有三個數值,第一個是r2,其中r2是相關係數,第二個是f統計量值,第三個是與統計量f對應的概率p,當p<α
時拒絕h0,迴歸模型成立。
畫出殘差及其置信區間,用命令rcoplot(r,rint)
12樓:匿名使用者
^x=[1978 ... 1989];
y=[0.1825 ... 0.1504];
x1=[ones(size(x)) x x.^抄2];
b=regress(y,x1)
x,y自己賦值,bai得du
到的b就是
zhi對應
dao的a,b,c
13樓:匿名使用者
二次迴歸方程應該用,regress是線性迴歸
p=polyfit(x,y,n)
14樓:小心心贏贏
這個我不會幫不了你,不好意思。
EXCEL求的直線迴歸方程為什麼和計算出的斜率截距不一樣
稍微有點誤差，可能演算法不一樣 第一個x好像輸入錯誤，好像是0.005的吧，求助 在excel中繪製迴歸方程用這些資料，按線性迴歸，把截距 斜率 相關係數等求出來 附件裡有檔案！有問題請追問！若滿意請採納！怎樣求迴歸直線方程，其中的斜率和截距公式怎樣得來的 直線的截距式方程為x a y b 1，那麼...
建立標準曲線和迴歸方程（見下圖）。如果未知樣品的吸光度值是0 785，你認為未知樣品的濃度是多
0.785 0.601386c 0.000793c 1.306637ug ml 分光光度法測定的原理是朗伯比爾定律。在一定條件下，物質對光的吸版收與其 濃度成正比.利用不同濃權度的標準物質測定吸光度後繪製吸光度 濃度曲線，然後在相同條件下測定試樣的吸光度，可以從曲線上查出試液的含量.繪製的曲線的各點...
給出如下命題線性迴歸方程ybxa對應的直線至少
對於1 迴歸直線直線.y bx a是由最小二乘法計算出來的 版它不一定經過其樣本資料點,權一定經過 x,y 故1是假命題 對於2 命題 若a b,則2a 2b 1 的否命題為 若a b,則2a 2b 1 故2是真命題 對於3 反例,x 2.6,y 2.6,則 x y 5.2 5 2 2 x y 故3...