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线性回归方程a,b系数的推导过程 回归直线方程公式推导过程详解

2020-10-04知识8

回归直线方程怎么求 怎么带公式 详细点 一易懂点 一元线性回归方程 一、概念:一元线性回归方程反应一个因变量与一个自变量之间的线性关系,当直线方程Y'=a+bx的a和b确定时,即为一元回归线性方程。经过相关分析后,在直角。

线性回归方程a,b系数的推导过程 回归直线方程公式推导过程详解

线性回归方程a,b系数的推导过程 我们假设测定的2113时候,横坐标没有误差(5261自己设计的样品,认为没4102有误差),所以认为1653误差完全出现在纵坐标上,即测定值上。所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值,就好了。就认为这个直线离所有点最近。设回归直线为y=mx+b。任意一点为(Xi,Yi),i是跑标,表示任意一个值。即求点(Xi,Yi)到与该点横坐标相同的拟合直线上的点(Xi,mXi+b)距离的最小值。所以距离为纵坐标相减,即d=|Y-Yi|=|mXi+b-Yi|。绝对值不好算,就换成平方。有d^2=(mXi+b-Yi)^2。现在把所有的距离相加。即Σ(i=1,n),从1开始,加到第n个,(我就不写了太费劲)。Σd^2=Σ(mXi+b-Yi)^2。把d^2分别对m和b求偏导,因为你应该学过,最小值时候,导数应该等于0。对m求,m即斜率,认为斜率是变量,其他都看成常量。Σ[2*(mXi+b-Yi)Xi]=0,展开得mΣXi^2+bΣXi-ΣXiYi=0,解出b=(ΣYi-mΣXi)/n,n表示一共多少个点,就是代数预算,自己试试。对b求偏导,Σ[2*(mXi+b-Yi)*1]=0,解出mΣXi+nb=ΣYi联立方程,解出m和b。有,m=(nΣXiYi-ΣXiΣYi)/(nΣXi^2-(ΣXi)^2)b=(ΣYi-mΣXi)/n因为求和的ΣXi等于n乘以平均数。所以继续变形,就有hjg3604第二个链接里的公式了。我。

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回归方程公式证明 Q表示残差平方和,最小二乘法的原理就是使得残差平法和最小,估计参数.后面求和符号括号里就是残差,平方,求和,所以后边是残差平方和,Q只是一个符号.至于推导,你就分别对a,b求偏导,并令偏导数等于0,求出a,b的表达式就ok了

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