Regressionskoeffizient bei gegebener Korrelation Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung
Gebrauchte Formel
Regressionskoeffizienten = Korrelation zwischen X und Y*(Standardabweichung von Y/Standardabweichung von X)
b1 = r*(σY/σX)
Diese formel verwendet 4 Variablen
Verwendete Variablen
Regressionskoeffizienten - Der Regressionskoeffizient ist der Wert, der die Änderung der abhängigen Variablen Y für eine Einheitsänderung der unabhängigen Variablen X darstellt.
Korrelation zwischen X und Y - Die Korrelation zwischen X und Y ist das Maß für die Stärke und Richtung der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen X und Y. Sie liegt zwischen -1 und 1.
Standardabweichung von Y - Die Standardabweichung von Y ist das Maß für das Ausmaß der Variation oder Streuung der Werte in der Variablen Y.
Standardabweichung von X - Die Standardabweichung von X ist das Maß für das Ausmaß der Variation oder Streuung der Werte in der Variablen X.
SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit
Korrelation zwischen X und Y: 2 --> Keine Konvertierung erforderlich
Standardabweichung von Y: 150 --> Keine Konvertierung erforderlich
Standardabweichung von X: 60 --> Keine Konvertierung erforderlich
SCHRITT 2: Formel auswerten
Eingabewerte in Formel ersetzen
b1 = r*(σYX) --> 2*(150/60)
Auswerten ... ...
b1 = 5
SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit
5 --> Keine Konvertierung erforderlich
ENDGÜLTIGE ANTWORT
5 <-- Regressionskoeffizienten
(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

Credits

Erstellt von Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institut für Technologie und Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary hat diesen Rechner und 500+ weitere Rechner erstellt!
Geprüft von Mona Gladys
St. Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys hat diesen Rechner und 1800+ weitere Rechner verifiziert!

4 Rückschritt Taschenrechner

Regressionskoeffizient bei gegebener Korrelation
Gehen Regressionskoeffizienten = Korrelation zwischen X und Y*(Standardabweichung von Y/Standardabweichung von X)
Einfache lineare Regressionslinie
Gehen Abhängige Zufallsvariable Y = Regressionskonstante+(Regressionskoeffizienten*Unabhängige Zufallsvariable X)
Regressionskoeffizienten
Gehen Regressionskoeffizienten = (Mittelwert von Y-Regressionskonstante)/Mittelwert von X
Regressionskonstante
Gehen Regressionskonstante = Mittelwert von Y-(Regressionskoeffizienten*Mittelwert von X)

Regressionskoeffizient bei gegebener Korrelation Formel

Regressionskoeffizienten = Korrelation zwischen X und Y*(Standardabweichung von Y/Standardabweichung von X)
b1 = r*(σY/σX)

Was ist lineare Regression?

Die lineare Regression ist eine statistische Methode, mit der die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (auch als Antwortvariable bezeichnet) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (auch als Prädiktorvariablen bezeichnet) modelliert wird. Das Ziel der linearen Regression besteht darin, die am besten passende Linie durch eine Reihe von Datenpunkten zu finden, die dann verwendet werden kann, um Vorhersagen über die Antwortvariable für verschiedene Werte der Prädiktorvariablen zu treffen. Lineare Regressionsmodelle werden durch die Gleichung y = mx b dargestellt, wobei y die Antwortvariable, x die Prädiktorvariable, m die Steigung der Geraden und b der y-Achsenabschnitt ist. Die einfache lineare Regression wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu modellieren. Die lineare Regression ist eine weit verbreitete statistische Technik und wird häufig in Bereichen wie Wirtschaft, Ingenieurwesen und Naturwissenschaften eingesetzt.

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