直線回歸分析的條件，回歸直線公式？

公式為 b=（n xiyi- 習·yi） [n xi2-（ 習） 2]，a=[（習 2） yi- 習·xiyi] [n 習 2-（ 習） 2]，其中 習 和 yi 表示已知的觀測值。

還有一種“簡單”求a和b，其公式為：b=（n xy- x· y），回歸直線法是根據幾個時期的業務量和資本占有率的歷史資料，採用最小扁平法的原理計算單位生產和銷售所需的不變資本a和可變資本b。

回歸直線方程是最能反映一組相關變數（x 和 y）中 x 和 y 之間的赤字的直線。

離散度的幾何意義是習對應的回歸線的縱坐標y與觀測值yi之間的差值，其幾何意義可以用回歸線垂直方向上的點與其投影之間的距離來描述。 數學表示式：yi-y = yi-a-bxi

總色散不能表示為n個色散的總和，通常計算為色散的平方和，即（yi-a-bxi）2。

回歸直線法a，b的計算公式為b=（n xiyi- 習·yi） [n xi2-（ 習） 2]，a=[（習 2） yi- 習·xiyi] [n 習 2-（ 習） 2]，其中 習 和 yi 表示已知觀測值。

還有一種“簡單”的求a和b方法，其公式為：b=（n xy- x· y），回歸直線法是以幾個時期的營業量和資產、拍賣錢占用的歷史資料為基礎，採用最小扁平法。

原理：計算單位生產和銷售所需的不變資本A和可變資本B。

概述分析：

回歸直線法是基於一系列歷史成本資料，利用數學極小談隱藏嫉妒法的原理，計算出可以代表平均成本水平的直線截距。

和斜率，用作固定成本。

和單位可變成本。

回歸直線法理論上合理，計算結果準確，但計算過程繁瑣。 如果使用計算機的回歸分析程式來計算回歸係數。

這個缺點可以更好地克服。

回歸分析是研究自變數與因變數之間定量變化關係的一種分析方法，主要通過因變數y和自變數習（i1,2,3...）。） 來衡量自變數 習 影響因變數 y 的能力，然後可用於開發因變數 y。

回歸分析包括：線性回歸和非線性回歸。

線性度：兩個變數之間的關係是一次性函式——影象是一條直線，每個自變分的最高階項是 1

線性回歸又分為：單元線性回歸和多元線性回歸（自變數個數之差x）。

2 線性回歸。

線性回歸的條件。

線性回歸是乙個回歸問題。

與回歸相反的是分類問題，其中變數 y 的輸出集是有限的，並且值只能是有限集中的乙個。 當變數 y 為 ** 的輸出集是無限連續的時，我們稱之為回歸。 例如，明天是否會下雨是乙個分類問題; 明天會下多少雨是乙個回歸問題。

變數之間存在線性關係。

線性通常是指變數之間保持相等的比例，從圖形上看，變數之間的形狀是一條直線，斜率是乙個常數。 這是乙個非常有力的假設，即資料點的分布呈現出無法使用線性回歸建模的複雜曲線。

誤差服從均值為零的正態分佈。

誤差可以表示為誤差 = 實際值 - **值。 這個假設可以這樣理解：線性回歸允許 ** 值和真實值之間存在誤差，並且隨著資料量的增加，這些資料的平均誤差為 0; 從圖形上看，真實值可以高於或低於一條線，當有足夠的資料時，資料會相互抵消。

如果誤差不服從均值為零的正態分佈，則很可能發生了一些異常值。

問：我不記得用回歸直線法求a和b的公式了，你能給出乙個很好的總結方法嗎？

教材中給出的A和B的公式太複雜了，真的很難記住，所以我就給大家介紹一下容易記憶的方法：

通過 y=a+bx：

同時加 y=a+bx n 次得到 y=na b x; 將 y=a+bx 同時乘以 x 得到 xy ax bx2，然後將這個方程的兩條邊同時相加 n 次，得到 xy a x b x2。

因此，讓我們製作乙個方程組：

y=na b x 奇蒙 xy a x b x2 我們做題的時候，先計算出x、y、x2、xy的值，然後列出上面的方程，求解方程就知道群求出a和b的值，這樣就不用背誦課本上的公式了。 悄悄地老了。

最小二乘法：

總離散不能是洪兆曉的n個離散點的總和。

來表示它，通常用色散的平方和來表示，即。

作為總離散，並使其最小化，使回歸線是 q 取所有直線的最小值的回歸線，這種使“離散最小值的平方和”的方法稱為最遮蔽的小平方：

由於絕對值使計算成為常數，因此在實際應用中人們更喜歡使用：q=（y1-bx1-a） +y2-bx-a ）+yn-bxn-a）。

這樣，問題就歸結為這樣乙個事實，即當 a 和 b 取 q 最小的值時，即直線 y=bx+a 到點的“總距離猜測檔案”最小。

要在使用最小二乘法的回歸線性方程中找到 a，b，有以下公式：

回歸到尋找直線的方法。

最小二乘法：

總離散不能是洪兆曉的n個離散點的總和。

來表示它，通常用色散的平方和來表示，即。

作為總離散，並使其最小化，使回歸線是 q 取所有直線的最小值的回歸線，這種使“離散最小值的平方和”的方法稱為最遮蔽的小平方：

由於絕對值使計算成為常數，因此在實際應用中人們更喜歡使用：q=（y1-bx1-a） +y2-bx-a ）+yn-bxn-a）。

這樣，問題就歸結為這樣乙個事實，即當 a 和 b 取 q 最小的值時，即直線 y=bx+a 到點的“總距離猜測檔案”最小。

要在使用最小二乘法的回歸線性方程中找到 a，b，有以下公式：