线性回归方程的b的公式怎么推出来的?

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~ 线性回归方程是用于拟合一组数据的直线形式的模型,其中b是回归方程的截距(intercept)。我将解释一下b的公式是如何推导出来的。
线性回归方程的一般形式为:y = mx + b
其中,y是因变量,x是自变量,m是斜率,b是截距。
推导线性回归方程的过程通常基于最小二乘法。最小二乘法的目标是找到一条直线,使得所有数据点到直线的垂直距离之和最小。
给定一组数据点 {(x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn)},我们需要找到斜率m和截距b,使得总的垂直距离之和最小。这可以通过最小化残差平方和(residual sum of squares)来实现,即
Σ (yi - (mx + b))^2
为了找到斜率m和截距b的最优解,需要对上述残差平方和做偏导数,并令其等于0。
对于斜率m,求导的结果为:
∂(Σ (yi - (mx + b))^2) / ∂m = -2Σ xi(yi - (mx + b))
对于截距b,求导的结果为:
∂(Σ (yi - (mx + b))^2) / ∂b = -2Σ (yi - (mx + b))
令上述两个偏导数等于0,可以得到斜率m和截距b的估计值。进一步求解,可以得到b的公式:
b = (Σyi - mΣxi) / n
其中,n为样本个数。
简单来说,b的公式是通过最小化残差平方和对截距b的偏导数等于0来推导出来的。这个公式可以用于计算线性回归方程中的截距b的估计值。
供参考。


高中数学,线性回归方程公式b怎么求,解释的详细点
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临朐县19729579734: 线性回归方程中的b是怎么推到出来的? -
蒯饱丙硫:[答案] 我们假设测定的时候,横坐标没有误差(自己设计的样品,认为没有误差),所以认为误差完全出现在纵坐标上,即测定值上.所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值,就好了.就认为这个直线离所有点最近. 设回归直线为y=mx+...

临朐县19729579734: 一元线性回归方程的公式是怎样推算的 -
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临朐县19729579734: 回归直线方程的方程是y=ax+b,通常b是怎样计算出来的鹅? -
蒯饱丙硫: 通常是先计算出 a ,(计算 a 书上有公式),然后,将 x y 平均值 代入 y=ax+b ,就可解出,b的值.望采纳!

临朐县19729579734: 高中数学,线性回归方程公式b怎么求,解释的详细点 -
蒯饱丙硫: 有公式的,先求出平均值,再代公式

临朐县19729579734: 线性回归方程公式 怎么证明? -
蒯饱丙硫: 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).

临朐县19729579734: 直线回归方程公式是怎么来的?? -
蒯饱丙硫: 有点复杂,不过看图就好了. 拓展资料:解题思路: 1)根据题意确定y和x,设y=bx+a. 2) 根据题目所给数据,按照公式要求确定a ,b的值. 3)写出线性回归方程y=a+bx.

临朐县19729579734: 线性回归方程的b和a怎么求 -
蒯饱丙硫:[答案] 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. 利用公式求b= a=y(平均数)-b*(平均数)

临朐县19729579734: 线性回归方程a b公式推导公式in addition. -
蒯饱丙硫:[答案] 和式号(音译:西格马)以“∑”来表示和式号(Sign of summation)是欧拉(1707-1783)於1755年首先使用的,这个符号是源于希腊文(增加)的字头,“∑”正是σ的大写.示例:∑An=A1+A2+...+An∑是数列求和的简记号,...

临朐县19729579734: 回归直线方程的式子怎么得来的 -
蒯饱丙硫: 你先看一下,能不能看懂?再问. 令线性回归方程为: y=ax+b (1) a,b为回归系数,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Q(a,b)取最小值的a,b为所求. 令: ∂Q/∂a= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b...

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蒯饱丙硫:[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...

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