回归方程怎么算|

回归方程怎么算

回归方程可以用最小二乘法求回归直线方程中的a，b，回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。

表达式，是由数字、算符、数字分组符号（括号）、自由变量和约束变量等以能求得数值的有意义排列方法所得的组合。

回归方程xi,yi怎样算

两个变量的线性相关中计算回归方程截距的公式是：

b=n∑i=1（xi-y）（yi-y的平均值）/n∑i=1（xi-x的平均值）^2=n∑i=1xi*yi-nx*y的平均值/n∑i=1xi^2-nx的平均值^2

a=y的平均值-bx的平均值

其中，Xi和Yi表示第i组的X值和Y值，前面的符号是连加号，表示从Xi/Yi一直加到Xn/Yn。比如说有这么一组数据（X，Y）：（1，2）（3，4）（5，8）（5，4），那么Xi（i=1）就是1+3+5+5，Yi同理。Xi（i=2）=3+5+5。i表示从第i组的数一直乘到最后一个数。

线性回归方程怎么求

线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能用别的方法来拟合，比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里（比如最小绝对误差回归），或者在回归中最小化最小二乘损失函数的乘法。

相反，最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型。因此，尽管最小二乘法和线性模型是紧密相连的，但他们是不能划等号的。

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