回归曲线方程公式

线性回归方程公式~

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也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。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。

在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量。）
在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。

线性回归方程公式：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。

线性回归方程公式求法：

第一：用所给样本求出两个相关变量的(算术）平均值：

x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n

y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n

第二：分别计算分子和分母：（两个公式任选其一）

分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_

分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2

第三：计算b：b=分子/分母

用最小二乘法估计参数b，设服从正态分布，分别求对a、b的偏导数并令它们等于零，得方程组解为

其中，且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性回归方程，称为回归系数，对应的直线称为回归直线.顺便指出，将来还需用到，其中为观测值的样本方差。

先求x，y的平均值X，Y

再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)

后把x，y的平均数X，Y代入a=Y-bX

求出a并代入总的公式y=bx+a得到线性回归方程

(X为xi的平均数，Y为yi的平均数)



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：

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。

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。

以上内容参考 百度百科-线性回归方程

曲线方程公式如下：
常见的曲线方程公式包括有x/a+y/b=1（其中a>b>0，c=a-b）、y/a+x/b=1（其中a>b>0，c=a-b）、x=acosθ，y=bsinθ等。
曲线的方程指的是曲线上点的坐标都是这个方程的解，以及以这个方程的解为坐标的点都是曲线上的点。

回归曲线的方程公式是：x^2/a^2-y^2/b^2=1，其中x表示可以精确测量的变量，称为普通变量，y表示响应值，称为随机变量，a是实半轴长，b是虚半轴长，c是半焦距。
回归曲线，即曲线回归或非线性回归，两个变数间呈现曲线关系的回归，曲线回归是建立不同变量间相关关系的非线性数学模型数量关系式的统计方法，农业化学中各种因素间的相互关系多数是曲线关系。

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安定区17592223599： 高中数学的回归线方程是什么怎么求的 - ？
嬴邢硫酸： 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.回归直线方程用得比较多,可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b,从而得到回归直线方程. 回归线方程公式是: b=((x1+x2+...+xi)(y1+y2+..+yi)-nxy)/(x1^2+x2^2+...+xi^2-n*(x^2)) a=y-bx x,y为平均数

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嬴邢硫酸： 回归方程r2计算公式是R2=1-ni=1(yi- ̂yi)2(yi-y)2 .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.回归直线方程用得比较多,可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b,从而得到回归直线方程.回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据(x与y)间,一条最好地反映x与y之间的关系直线.

安定区17592223599： 线性回归方程公式 怎么证明? - ？
嬴邢硫酸： 举个最简单的例子 回归方程: y=ax+b (1) a,b未知,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之. 为此构造 Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2 (2) 使(2)取极小值:令∂Q/∂a= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)](-xi)= 0 (3)∂Q/∂b= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)] = 0 (4) 根据(3)、(4)解出a ,b就确定了回归方程(1).

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嬴邢硫酸： y=bx+a 回归分析 regression analysis 回归分析是处理多变量间相关关系的一种数学方法.相关关系不同于函数关系,后者反映变量间的严格依存性,而前者则表现出一定程度的波动性或随机性,对自变量的每一取值,因变量可以有多个数值与...

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嬴邢硫酸：[答案] 举个最简单的例子回归方程:y=ax+b (1) a,b未知,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造 Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2 (2)使(2)取极小值:令∂Q/∂a= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)](-x...