用计算器拟合直线 是“线性回归”吗？如果是，那么MODE>；MODE>；2(REG)>；1(Lin)然后输入数值：输入\"X1，Y1\">；M+(DT)>；输入“X2，Y2”>；M+(DT)>；输入“X3，Y3”>；M+(DT)…（必须输入两组或两组以上）然后。
用哪个excel函数可以求线性回归方程的系数a和b linest函数返回一个数组。里面有各种参数对于斜率和截距，也有专门的函数slope和intercept
卡西欧计算器如何进行线性拟合？ 线性回归y=bx+ab=(∑(xi*yi)-∑(xi)*∑(yi))/((∑(xi)^2)*(∑(xi))^2)a=(y平均)-b*(x平均)得出a b但由于计算时过于精确，小数数位过多，与手算有微量偏差
相关系数和回归系数的联系和区别 一、相关zhidao系数和回归系数的区别1、含义不同相关系数：是研究变量之间线性相关程度的量。回归系数：在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。2、应用不同相关系数：说明两变量间的相关关系。回归系数：说明两变量间依存变化的数量关系。3、单位不同相关系数：一般用字母r表示，r没有单位。回归系数：一般用斜率b表示，b有单位。二、回归系数与相关系数的联系：1、回归系数大于零则相关系数大于零2、回归系数小于零则相关系数小于零扩展资料相关系数的实际应用1、在概率论中的应用例如版：若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数，计算ρ？ ？。2、在企业物流中的应用例如：新品上权市一个月后，要评估出更好的实际分配方案，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。3、在聚类分析中的应用例如：如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。参考资料来源：-相关系数-回归系数
excel回归结果的每个值 都是什么含义，都是怎么来的？ a表示截距，b表示直2113线的斜率，e是误差5261项，通过回归4102分析得出的。线性回归中，因变量是连续的，自1653变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。多元线性回归可表示为Y=a+b1*X+b2*X2+e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。扩展资料回归分析模型的自由度，以样本来估计总体时，样本中独立或能自由变化的个数。见上表，数据自由度等于样本组数减1，回归分析模型的自由度是1，即这个回归模型有1个参数，残差自由度等于总自由度减去回归分析模型的自由度。回归分析SS：回归平方和SSR，等于回归预测Y值（表4）与实际Y均值的平方和。表4 残差等于实际Y值减预测Y值，残差SSE，即表4残差平方和。MS：均方差，等于SS/df。F：回归分析MS/残差MS。Significance F：是在显著性水平下的Fα临界值，即F检验的P值，代表弃真概率，这个值一般要小于0.05的，且越小越好，1-本值即为置信度。参考资料来源：-回归分析
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。
回归直线方程的计算方法 要确定回归直线方2113程①，只要确定a与回归系数5261b。回归直线的求4102法通常是最小二1653乘法：离差作为表示xi对应的回归直线纵坐标y与观察值yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。数学表达：Yi-y^=Yi-a-bXi.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(Yi-a-bXi)^2计算。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除去最小值的那一条。这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法。用最小二乘法求回归直线方程中的a，b有图一和图二所示的公式进行参考。其中，和 如图三所示，且 称为样本点的中心。扩展资料回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。离差作为表示Xi对应的回归直线纵坐标y与观察值Yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。数学表达：Yi-y^=Yi-a-bXi.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(Yi-a-bXi)^2计算。参考资料：-回归直线方程
什么是拟合值？ 插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分他们的共同点都是通过已知一些离散点集M上的约束，求取一个定义在连续集合S(M包含于S)的未知连续函数，从而达到获取整体规律的目的，即通过\"窥几斑\"来达到\"知全豹。简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1，f2，…，fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1，λ2，…，λ3)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给定离散点上满足约束。插值函数又叫作基函数，如果该基函数定义在整个定义域上，叫作全域基，否则叫作分域基。如果约束条件中只有函数值的约束，叫作Lagrange插值，否则叫作Hermite插值。从几何意义上将，拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点；而插值是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。具体插值拟合的计算参考下面回复：1)Matlab中如何作。
拟合回归方程yc=a+bx有什么前提条件？写出参数a、b的计算公式并解释经济含义. （1）前提条件有：两变量之间确存在线性相关关系；两变量相关的密切程度必须是显著相关以上；找到合适的参数a、b，使所确定的回归方程达到使实际的y值与对应的理论估计值yc的离差平方和为最小.（2）a的经济含义是代表直线的起点值，在数学上称为直线的纵轴截距，它表示x=0时y常项.参数b 称为回归系数，表示自变量x增加一个单位时因变量y的平均增加值，回归系数b 正负号可以判断相关方向，当b>；0时，表示正相关，当b
回归系数b值得大小表示什么 不是。r的值只与每一组数据的“相似”程度（与最后的回归方程满足程度）有关，r值越大，回归方程越“值得信奈”，当r=1时，用于计算的每一个实验值（即xi，yi）都是完全能够用回归方程计算的。r的大小反映了这组资料各变量的“相关性”—绝对值越大越相关，越小越无关。可以b很大而r很小，也可能b很小而r很大。它们之间并无必然联系，它们的大小都由原始数据决定。
