回归直线方程b过程 线性回归方程公式b怎么求

线性回归方程中的b是怎么推到出来的？？求详细过程 我们假设测定的时候，横坐标e799bee5baa6e997aee7ad94e4b893e5b19e31333335306263没有误差（自己设计的样品，认为没有误差），所以认为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线性回归方程a，b系数的推导过程 我们假设测定的时候，横坐标没有误差（自己设计的样品，认为没有误差），所以认为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e5a48de588b67a686964616f31333332393531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。如何理解回归直线方程中b的求解公式？ 表示(x1-x)(Y1-Y)+(x2-x)(Y2-Y)+(x3-x)(Y3-Y)+…+(xn-x)(Yn-Y)例如n=5 则(x1-x)(Y1-Y)+(x2-x)(Y2-Y)+(x3-x)(Y3-Y)+(X4-X)(Y4-Y)+(X5-X)(Y5-Y)=线性回归方程中的a，b怎么计算 回归直线的求法最小二乘法：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。用最小二乘法求回归直线方程中的a，b有下面的公式：

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