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1、 首先,我们来了解一下回归线的原理。如果散点图中的点的分布总体上大致在一条直线附近,我们说这两个变量之间存在线性相关关系,这条直线称为回归直线。根据不同的标准,
2、 可以画出不同的直线来近似这种线性关系。
3、 接下来,我们将开始解决它。求X和Y的平均值,x_=(3 4 5 6)/4=9/2,y_=(2.5 3 4 4.5)/4=7/2,
4、 然后求X和Y的对应乘积之和:3*2.5 4*3 5*4 6*4.5=66.5,x_*y_=63/4,再计算X的平方和:9 16 25 36=86,X _ 2=81/4。
5、 现在我们可以计算出B:B=(66.5-4 * 63/4)/(86-4 * 81/4)=0.7,而a=y_-bx_=7/2-0.7*9/2=0.35。
6、 因此,回归线性方程为y=bx a=0.7x 0.35。
7、 下一步我们还可以用最小二乘法:总偏差不能用n个偏差的和来表示,而通常用偏差的平方和即7a6431333366303162作为总偏差,并将其最小化,这样回归直线就是所有直线中q值最小的一条。
8、 这种最小化偏差平方和的方法称为最小二乘法。
9、 接下来就是用最小二乘法了:由于绝对值使得计算不变,人们在实际应用中更喜欢用:q=(y1-bx1-a)(y2-bx2-a)(yn-bxn-a),所以问题归结为:当a,
10、 Q最小时b的值是多少,即直线y=bx a到该点的“总距离”最小。
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