msww.net
当前位置:首页 >> 线性回归r值计算公式 >>

线性回归r值计算公式

r是相关系数 r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²*∑(Yi-Y)²] 上式中”∑”表示从i=1到i=n求和;X,Y分别表示Xi,Yi的平均数~ 请参考:线性回归方程 http://baike.baidu.com/view/1129836.htm

貌似得差不多了.应该是 (xi-x平均) (yi-y平均) 的 求和 除以根号下 ( (xi-x平均)的平方求和 乘以(yi-y平均)的平方求和) 注意r是不带单位的.如果没有那个“的平方”量纲就不对了.

所谓“相关系数”,其完整的名称应该是“简单线性相关系数”,描述的是两个变量线性相关的程度,其公式如下面图片,并没有你所谓的“曲线相关的相关系数”的!\x0d另外有“多重相关系数”的,是多元线性回归里的概念,是一个变量Y与多个自变量X1,X2,…,Xn之间线性相关程度的描述,这恐怕不是你要问的了.

先求x,y的平均值x,y 再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+xnyn-nxy)/(x12+x22+xn2-nx2) 后把x,y的平均数x,y代入a=y-bx 求出a并代入总的公式y=bx+a得到线性回归方程 (x为xi的平均数,y为yi的平均数)

r=∑(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(Xi-X平均数)^2*∑(Yi-Y平均数)^2]

变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数、b,设服从正态分布,分别求对、b的偏导数,并令它们等于零,得方程组 解得 其中 , 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. 利用公式求解:b= 线性回归方程公式求出a 线性回归方程公式 是总的公式

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差.T值就是对回归系数的t检验的结果,绝对值越大,sig就越小,sig代表t检验的显著性,在统计学上,sig

R2就是相关系数的平方,R在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数,多元则是复相关系数

以一简单数据组来说明什么是线性回归.假设有一组数据型态为 y=y(x),其中 x={0, 1, 2, 3, 4, 5}, y={0, 20, 60, 68, 77, 110} 如果我们要以一个最简单的方程式来近似这组数据,则非一阶的线性方程式莫属.先将这组数据绘图如下 图中的斜线是我

qwrx.net | 4585.net | rxcr.net | nmmz.net | tfsf.net | 网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.msww.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com