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线性回归方程计算器

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类型:学习版本:v1.2.1大小:17.5M更新:2020/9/9语言:简体等级:平台:安卓

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线性回归方程计算器app是一款专业的线性回归方程计算的工具软件,支持一元线性回归方程以及二元线性回归方程的计算,包括20多个一元线性回归方程和十几个二元线性回归方程方程式的计算,快来下载试试吧!

线性回归方程含义

线性回归建模直线观察到的数据通过使用一个线性方程变量之间的关系是一种方法。这是相同的所有形式的回归分析,专注于y的给定的X的条件概率分布,而不是在Y和X,它是多变量分析中的域的联合概率分布。两个变量之间的标量变量Y被认为是解释变量和其他的一个或多个变量X被认为是因变量表示 。

线性回归方程公式

线性回归直线Y=A+BX,其中X为解释变量,Y是变量的公式。直线的斜率为B ,A为截距(当X = 0时Y的值)。

线性函数使用线性回归和未知的模型参数估计从数据模型中的数据。这种方法被称为线性模型的建模数据。一般说,线性回归分配到一个模型,其中X的值是y的条件均值X的线性回归的仿射函数,很少有机会参考模型的中位数,或其他一些量化的条件y分布给定的X表示为X的一个线性函数.

要获得像B线的斜率,说明平均Y ,因变量线性回归计算平均X, 截距 线,回归方程和输入这个在线计算器是一个必不可少的工具来分析给定的两组数据之间的关系。

线性回归方程计算器

线性回归方程的应用

线性回归方程是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合,而且产生的估计的统计特性也更容易确定 。

线性回归有很多实际用途。分为以下两大类:

一,如果目标是预测或者映射,线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后,对于一个新增的X值,在没有给定与它相配对的y的情况下,可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。

二,给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp,这些变量有可能与y相关,线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度,评估出与y不相关的Xj,并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。

1.趋势线

一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据(如GDP、石油价格和股票价格)是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线,更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。

2.流行病学

有关吸烟对死亡率和发病率影响的早期证据来自采用了回归分析的观察性研究。为了在分析观测数据时减少伪相关,除最感兴趣的变量之外,通常研究人员还会在他们的回归模型里包括一些额外变量。例如,假设我们有一个回归模型,在这个回归模型中吸烟行为是我们最感兴趣的独立变量,其相关变量是经数年观察得到的吸烟者寿命。研究人员可能将社会经济地位当成一个额外的独立变量,已确保任何经观察所得的吸烟对寿命的影响不是由于教育或收入差异引起的。然而,我们不可能把所有可能混淆结果的变量都加入到实证分析中。例如,某种不存在的基因可能会增加人死亡的几率,还会让人的吸烟量增加。因此,比起采用观察数据的回归分析得出的结论,随机对照试验常能产生更令人信服的因果关系证据。当可控实验不可行时,回归分析的衍生,如工具变量回归,可尝试用来估计观测数据的因果关系。

3.金融

资本资产定价模型利用线性回归以及Beta系数的概念分析和计算投资的系统风险。这是从联系投资回报和所有风险性资产回报的模型Beta系数直接得出的。

4.经济学

线性回归是经济学的主要实证工具。例如,它是用来预测消费支出,固定投资支出,存货投资,一国出口产品的购买,进口支出,要求持有流动性资产,劳动力需求、劳动力供给。

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