SPSS线性回归系数如何求 你的做法完全正确.a=Constant=-0.003b=1.059 你这种情况b值应该是Unstandardized，Standardized的值对你这份数据没有意义.出现Unstandardized和Standardized之分是由于普通的回归系数（未标准化回归系数Unstandardize.
最小二乘法求线性回归方程中的系数a，b怎么求 用最小二乘法求回归直线方程中的a，b有下面的公式：最小二乘法：总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=（y1-bx1-a）2+（y2-bx-a2）+。（yn-bxn-a）2这样，问题就归结于：当a，b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。扩展资料：回归分析的最初目的是估计模型的参数以便达到对数据的最佳拟合。在决定一个最佳拟合的不同标准之中，最小二乘法是非常优越的。这种估计可以表示为：1)样本是在母体之中随机抽取出来的。2)因变量Y在实直线上是连续的，3)残差项是独立同分布的，也就是说，残差是独立随机的，且服从高斯分布。这些假设意味着残差项不依赖自变量的值，所以 和自变量X（预测变量）之间是相互独立的。在这些假设下，建立一个显示线性回归作为条件预期模型的简单线性回归方程，可以表示为：给一个随机样本，一个线性回归模型假设回归子 和回归量 之间的关系是除了X的影响以外，还有其他的变数存在。我们加入一个误差项（也是一个。
怎样从线性回归方程式中算出相关系数？ 回归2113系数越大表示x 对y 影响越5261大，正回归系数表示y 随x 增大4102而1653增大，负回归系数表示y 随x 增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b，称为回归系数，表X每变动1单位，平均而言，Y将变动b单位.一元线性回归分析中，相关系数为1，就没什么意义了相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示，总体相关系数用ρ表示，相关系数的取值范围为[-1，1].|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低.r=(求和号(Xi-x平均值)(Yi-y平均值)/根号(求和号(Xi-x平均值)^2求和号(Yi-y平均值)^2)(求和都是从1到n)r 一般用来度量线性相关性的程度
求回归方程的最小二乘法，是怎么计算的？ 因为查看此知识点的人2113较多，我对原答案进行了一些补5261充求出上图公式中的4102系数a和1653b，即可得到回归方程。tips：Σ读作sigma或“西格玛”，意为求和。Σ上方表示上界，下方表示下界，在本例中即意味着从i=1开始，一直到i=n为止，将西格玛后面的式子进行累加。如果题干没有歧义，上/下界也可以忽略不写。而Σ的作用域仅仅为后面的第一个式子，这里的式子可以理解为一个“乘除表达式”，而非“加减表达式”，这也是记忆该最小二乘法计算方法的关键！该公式的计算步骤在追问&追答中有，下面补充一个例子。问：设n=2，k1=3，k2=6，h=5。求Σki+h、Σ(ki+h)、Σki*h+h的值？解：我将西格玛的拆分式用符号[]框起来①Σki+h=[Σki]+h=[(k1)+(k2)]+h=[(3)+(6)]+5=14②Σ(ki+h)=[Σ(ki+h)]=[(k1+h)+(k2+h)]=[(3+5)+(6+5)]=19③Σki*h+h=[Σki*h]+h=[(k1*h)+(k2*h)]+h=[(3*5)+(6*5)]+5=50也就是Σ只对它后面的第一个乘法因子有效，倘若后面出现了+或-，则那些部分不在Σ的作用域内。当然还要记住括号可以把一个较长的加减表达式理解为一个乘除表达式（例如②），即理解为一个单一的乘法因子。
