怎样求回归直线的斜率?

1. 怎样求回归直线的斜率?

 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：

2. 线性回归斜率是怎么计算出来的

以最小平方法做线性回归估计这直线方程式
y=a+b*x;
最小平方法求出估计值a,b,代入得估计直线}
复制内容到剪贴板代码:
x:=k棒值;
y:=c;
b1:=Σ(x(i)-avr(x,30))*(y(i)-avr(y,30));
b2:=Σ(x(i)-avr(x,30))^2;
b:=b1/b2;
a:=avr(y,30)-b*avr(x,30);

SLOPE=(X,N)
表示以n个值的样本行最小平方法估测直线,slope斜率就是前面的b    

希望对你有帮助，
如果满意记得采纳哦，谢谢~~

3. 线性回归斜率是怎么计算出来的

以最小平方法做线性回归估计这直线方程式
y=a+b*x;
最小平方法求出估计值a,b,代入得估计直线}
复制内容到剪贴板代码:
x:=k棒值;
y:=c;
b1:=Σ(x(i)-avr(x,30))*(y(i)-avr(y,30));
b2:=Σ(x(i)-avr(x,30))^2;
b:=b1/b2;
a:=avr(y,30)-b*avr(x,30);
SLOPE=(X,N)
表示以n个值的样本行最小平方法估测直线,slope斜率就是前面的b
希望对你有帮助，
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4. 怎么计算回归直线的斜率

回归直线方程的计算方法：
要确定回归直线方程①，只要确定a与回归系数b。回归直线的求法通常是最小二乘法：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  如图所示，且  称为样本点的中心。

扩展资料：直线方程的表达式：
1：一般式:Ax+By+C=0(A、B不同时为0)【适用于所有直线】
 ， 
A1/A2=B1/B2≠C1/C2←→两直线平行
A1/A2=B1/B2=C1/C2←→两直线重合
横截距a=-C/A
纵截距b=-C/B
2：点斜式:y-y0=k(x-x0) 【适用于不垂直于x轴的直线】
表示斜率为k，且过（x0,y0）的直线
3：截距式:x/a+y/b=1【适用于不过原点或不垂直于x轴、y轴的直线】
表示与x轴、y轴相交，且x轴截距为a，y轴截距为b的直线
4：斜截式:y=kx+b【适用于不垂直于x轴的直线】
表示斜率为k且y轴截距为b的直线。
参考资料：百度百科-回归直线方程

5. 回归直线斜率的俩个公式的互相推导

由题意，设回归直线的方程是?y＝2.5x+a∵样本点的中心为（4，5），∴5=2.5×4+a∴a=-5∴该回归直线的方程是?y＝2.5x?5故答案为：?y＝2.5x?5

6. 线性回归的斜率b的不确定度

法1：用法2：把斜率b带入

7. 直线回归系数的涵义

　　中文名称：回归系数英文名称：regression coefficient定义：回归分析中度量依变量对自变量的相依程度的指标,它反映当自变量每变化一个单位时,依变量所期望的变化量.
　　在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数.
　　回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,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每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位.
编辑本段
回归系数的理解
　　1、相关系数与回归系数：A 回归系数大于零则相关系数大于零
　　B 回归系数小于零则相关系数小于零
　　（它们的取值符号相同）
　　2、回归系数：由回归方程求导数得到,
　　所以,回归系数>0,回归方程曲线单调递增；

8. 回归直线斜率和相关系数的符号

∵相关系数r为正，表示正相关，回归直线方程上升，
  r为负，表示负相关，回归直线方程下降，
  ∴b与r的符号相同．
  故选：A．