Cómo Calcular los mínimos Cuadrados de la Regresión
Mínimos cuadrados es un método para llevar a cabo el análisis de regresión lineal en las estadísticas. El resultado de un análisis de mínimos cuadrados es una línea de ecuación con el coeficiente de regresión como la pendiente y el intercepto coeficiente como el intercepto. En este método, los cuadrados de las distancias verticales de los puntos de datos a la línea de regresión se reducen al mínimo, por lo que es llamado 'de mínimos cuadrados.' Usted también necesitará el coeficiente de regresión para calcular el intercepto coeficiente.
(dominio público (creado por el autor))
Cosas Que necesitará
- Ordenador/calculadora (para grandes conjuntos de datos)
Paso 1
Calcular el promedio, o media, de la x y la y valores del conjunto de datos. Usted debe tener el mismo número de valores (n) en cada conjunto de datos.
Paso 2
Calcular el coeficiente de regresión (k). El coeficiente de regresión es la muestra de la covarianza dividida por la varianza. Al sustituir las ecuaciones para estos dos valores en la fórmula, lo que queda es el cociente de dos cantidades. Para grandes conjuntos de datos, es más eficaz utilizar un programa de ordenador o una hoja de cálculo para calcular estas cantidades.
Paso 3
Calcular el intercepto coeficiente. Resolver el general de la ecuación de regresión lineal de y, y recoger todos los términos constantes juntos. La letra griega 'alfa' a veces representa el intercepto coeficiente, pero la mayoría de las personas están acostumbrados a ver la línea de ecuación y = mx b, donde m es la pendiente y b es el intercepto en y.
Paso 4
Utilice la constante de regresión como la pendiente (m) y el intercepto coeficiente como el intercepto en y para escribir la ecuación de la recta de regresión. Usted puede dibujar esta línea en un gráfico que incluye los datos para ver la tendencia y las dependencias.
Como Calcular los minimos Cuadrados de la Regresion
Como Calcular los minimos Cuadrados de la Regresion : Multi-millones de consejos para hacer su vida mas facil.
Minimos cuadrados es un metodo para llevar a cabo el analisis de regresion lineal en las estadisticas. El resultado de un analisis de minimos cuadrados es una linea de ecuacion con el coeficiente de regresion como la pendiente y el intercepto coeficiente como el intercepto. En este metodo, los cuadrados de las distancias verticales de los puntos de datos a la linea de regresion se reducen al minimo, por lo que es llamado 'de minimos cuadrados.' Usted tambien necesitara el coeficiente de regresion para calcular el intercepto coeficiente.
(dominio publico (creado por el autor))
Cosas Que necesitara
- Ordenador/calculadora (para grandes conjuntos de datos)
Paso 1
Calcular el promedio, o media, de la x y la y valores del conjunto de datos. Usted debe tener el mismo numero de valores (n) en cada conjunto de datos.
Paso 2
Calcular el coeficiente de regresion (k). El coeficiente de regresion es la muestra de la covarianza dividida por la varianza. Al sustituir las ecuaciones para estos dos valores en la formula, lo que queda es el cociente de dos cantidades. Para grandes conjuntos de datos, es mas eficaz utilizar un programa de ordenador o una hoja de calculo para calcular estas cantidades.
Paso 3
Calcular el intercepto coeficiente. Resolver el general de la ecuacion de regresion lineal de y, y recoger todos los terminos constantes juntos. La letra griega 'alfa' a veces representa el intercepto coeficiente, pero la mayoria de las personas estan acostumbrados a ver la linea de ecuacion y = mx b, donde m es la pendiente y b es el intercepto en y.
Paso 4
Utilice la constante de regresion como la pendiente (m) y el intercepto coeficiente como el intercepto en y para escribir la ecuacion de la recta de regresion. Usted puede dibujar esta linea en un grafico que incluye los datos para ver la tendencia y las dependencias.
Cómo Calcular los mínimos Cuadrados de la Regresión
By Consejos Y Trucos
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