Записать уравнение регрессии y по x, имея следующие данные:
Х = 20, х² = 436, у= 60, у²= 3700, rxy= 0, 75
Ответ нейросети
15 May 2024 13:15
Для записи уравнения регрессии y по x нужно следовать формуле линейной регрессии. Уравнение регрессии имеет вид:
y = b0 + b1x
где b0 - коэффициент сдвига (intercept), b1 - коэффициент наклона (slope).
Для нахождения b1 используется формула:
b1 = rxy * (σy / σx)
где rxy - коэффициент корреляции между x и y, а σx и σy - стандартные отклонения переменных x и y соответственно.
Для нахождения b0:
b0 = ȳ - b1x̄
где ȳ и x̄ - средние значения переменных y и x соответственно.
Сначала найдем средние значения:
x̄ = X / n = 20 / 1 = 20
ȳ = Y / n = 60 / 1 = 60
Теперь вычислим b1:
b1 = 0.75 * ( √3700 / √436 ) ≈ 0.75 * ( 60.83 / 20.88 ) ≈ 2.18
Теперь найдем b0:
b0 = 60 - 2.18 * 20 ≈ 15.65
Таким образом, уравнение регрессии y по x будет:
y = 15.65 + 2.18x
Это уравнение позволит вам предсказать значения y на основе значений x с учетом данной линейной зависимости.
ПО распространяется в виде интернет-сервиса, специальные действия по установке ПО на стороне пользователя не требуются
SafeValue must use [property]=binding:
Записать уравнение регрессии y по x, имея следующие данные:
Х = 20, х² = 436, у= 60, у²= 3700, rxy= 0, 75
Для записи уравнения регрессии y по x нужно следовать формуле линейной регрессии. Уравнение регрессии имеет вид:
y = b0 + b1x
где b0 - коэффициент сдвига (intercept), b1 - коэффициент наклона (slope).
Для нахождения b1 используется формула:
b1 = rxy * (σy / σx)
где rxy - коэффициент корреляции между x и y, а σx и σy - стандартные отклонения переменных x и y соответственно.
Для нахождения b0:
b0 = ȳ - b1x̄
где ȳ и x̄ - средние значения переменных y и x соответственно.
Сначала найдем средние значения:
x̄ = X / n = 20 / 1 = 20
ȳ = Y / n = 60 / 1 = 60
Теперь вычислим b1:
b1 = 0.75 * ( √3700 / √436 ) ≈ 0.75 * ( 60.83 / 20.88 ) ≈ 2.18
Теперь найдем b0:
b0 = 60 - 2.18 * 20 ≈ 15.65
Таким образом, уравнение регрессии y по x будет:
y = 15.65 + 2.18x
Это уравнение позволит вам предсказать значения y на основе значений x с учетом данной линейной зависимости.
Комментарии