线性回归方程中系数a、b的不确定度怎么求？请给出公式，谢谢！
1）计算 各变量的（算术）平均值：x平=（各个 x 求和）/n 、y平=（各个 y 求和）/n ；
2）计算一系列（和所给数据量一样大）△xi、△yi
△x1=x1-x平、Δx2=x2-x平、。。。、Δxn=xn-x平
Δyi=yi-y平 。。。；
3）求出两个和 ΣΔxiΔyi =Δx1*Δy1+Δx2*Δy2+...+Δxn*Δyn
ΣΔxi²=Δx1Δx1+Δx2Δx2+...+ΔxnΔyn
4)计算 b 系数 b=(ΣΔxiΔyi)/（ΣΔxi²）
回归直线的求法
最小二乘法：
总离差不能用n个离差之和
来表示，通常是用离差的平方和，即
作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：
由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=（y1-bx1-a）²+（y2-bx-a²）+。。。+（yn-bxn-a）²
这样，问题就归结于：当a，b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。
用最小二乘法求回归直线方程中的a,b有下面的公式：
比如求u（a），求出y=ax+b后，得到a=(y-b)/x,分别用拟合的b与数据（x1,y1）......带入，求得a1,a2...an. 然后分别于拟合得到的a做标准差。欢迎讨论。
最小二乘法求线性回归方程中的系数a,b怎么求
最小二乘法在求解线性回归方程中系数a和b的关键在于找到使得总离差平方和最小的解。这种方法基于一个基本原理，即选择一条直线，使得所有观测点到这条直线的垂直距离（即离差）的平方和最小。具体公式可以表示为Q = (y1 - bx1 - a)² + (y2 - bx2 - a)² + ... + (yn - ...
最小二乘法求线性回归方程中的系数a,b怎么求
用最小二乘法求回归直线方程中的a,b有下面的公式：最小二乘法：总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：由于绝对值使得计算不变，在实际应用中...
线性回归方程中的啊a等于啥
这个不一定的。有的文献把变量系数定为 a ，而大部分教材把常数定为 a。你应该说明是变量系数还是常数！若 a 指常数，则a等于因变量平均值减（自变量平均值与系数之积）。它的意义为 自变量为零时的因变量的取值。
线性回归方程的计算公式是什么?
线性回归方程r的计算公式是y = a + bx，其中y是被解释变量，x是解释变量，a是y截距，b是回归系数。这个模型的目的是找到对y有预测能力的最佳直线。在计算公式中，拟合的方程的系数a和b可以通过拟合样本数据来确定。这个模型的目的是预测y值是多少，当给定x值时。线性回归模型是一种用于确定两个或...
线性回归方程中的a,b怎么计算
a=Yo－bXo，说明：i（表示其通项1,2…，n）,o(表示其平均值）为下脚标，2（表示其平方）为上脚标。线性回归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，应用十分广泛。变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系，设随机变量与变量之间存在...
线性回归方程中求a的公式是什么意思啊?
下面“i=1”，上面“n”是指对后面的数据从“1”加到“n”；xiyi是各数据对【线性回归时数据总一对一对给出的】的乘积；x巴（无法上边打杠）是所给x变量的算术平均值；y巴是所给y变量的算术平均值；这个式子用文字叙述就是：a等于甲数除以乙数，其中 甲数为所有【（n个）（就是题目给出...
一元线性回归方程a尖的意义是什么
其中，a尖表示回归系数，是回归直线的斜率，其意义是当自变量x增加1个单位时，因变量y平均增加的量。也就是说，a尖表示自变量x对因变量y的影响程度，其值越大表示自变量对因变量的影响越大，反之亦然。在实际应用中，一元线性回归方程的a尖可以用来量化自变量与因变量之间的关系，判断它们之间是否具有...
线性回归方程,详细解答,要公式要过程
在已知斜率a的情况下，代入该公式可以得到截距b的值。得到斜率和截距后，线性回归方程就可以确定下来。通过这个方程可以预测新的数据点的值，或者分析自变量与预测变量之间的线性关系。同时也可以通过这个方程分析自变量对因变量的影响程度等统计信息。比如通过对系数的大小判断每个自变量对预测变量的重要性程度...
怎么求线性回归方程的a和b的值?
求线性回归方程a和b的方法如下：线性回归是一种预测模型，它表示一个变量（我们称之为自变量）和另一个变量（因变量）之间的关系，可以用一条直线来近似表示。这条直线的方程就是线性回归方程，形式为y=a+bx。其中，a是截距，b是斜率。为了找到最佳的a和b值，我们需要使用一种方法，使得这条直线最...
线性回归方程中系数a、b的不确定度怎么求?请给出公式...
回答：不是非常确定仅供参考,我自己这样用。 比如求u(a),求出y=ax+b后,得到a=(y-b)\/x,分别用拟合的b与数据(x1,y1)......带入,求得a1,a2...an. 然后分别于拟合得到的a做标准差。欢迎讨论。
辕从金抗： 回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x 增大而减小. 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.
城口县17567078548： 一元线性回归方程的系数怎么计算 - ？
辕从金抗： 回归分析就是将所关心的抄特性的性能与潜在的原因联系起来.一元回归是处理2个变量x和y之间的关系,假如2个变量之间的关系是线性的,就称为一元线性回归,一元线性回归就是要建立y=a+bx方程,该方程称为y对x的回归方程.一元线2113...
城口县17567078548： 线性回归方程的b和a怎么求 - ？
辕从金抗： 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. 利用公式求解:b= a=y(平均数)-b*(平均数)
城口县17567078548： 线性回归方程里a、b都是回归系数吗?为什么有的地方只说b是回归系数? - ？
辕从金抗： 都是回归系数,只不过a的话一般被叫做截距吧..
城口县17567078548： 线性回归的斜率b的不确定度 - ？
辕从金抗： 法1:用法2:把斜率b带入
城口县17567078548： 一元线性回归方程的公式是怎样推算的 - ？
辕从金抗：[答案] 假设线性回归方程为: 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)](-xi)= 0 (3) ∂Q/∂b= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+...
城口县17567078548： 若线性回归方程中的相关系数r=0时,则回归系数为() - ？
辕从金抗：[选项] A. b=1 B. b=-1 C. b=0 D. 无法确定
城口县17567078548： 回归分析中两个自变量一个因变量 怎么分析 - ？
辕从金抗： 这个做多元线性回归好了,其实是二元线性回归,自变量2个A和B,因变量C. 一元线性回归方程y=ax+b,系数a>0,y与x正相关,x高时,y高,x低时,y低,a二元线性回归方程是y=ax1+bx2+c,x1,x2对应本题的A、B变量. 如果系数a,b都是正的...
城口县17567078548： MATLAB求直线拟合之后参数a,b的不确定度怎么计算 - ？
辕从金抗： 我认为应该反求系数 比如: 求alpha不确定度推导出a(t)关于t的表达式,然后把拟合的omega作为已知,然后带入各组(P(t),t)求得各个相对应的an,然后把这些与拟合的a比较求均方差. 也就是把未知数从p变为alpha,然后用求p一样的方法求a.
城口县17567078548： 怎么求线性回归直线方程中的a b - ？
辕从金抗： 一两句话说不清楚! 要简单回答就是:照套计算公式.(就是那两个含∑的公式) 你若有实例,你拿出来,包你能【正确回归】就是了.(方法其实【不止】一个.)
