Coefficient de régression donné Corrélation Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Coefficient de régression = Corrélation entre X et Y*(Écart type de Y/Écart type de X)
b1 = r*(σY/σX)
Cette formule utilise 4 Variables
Variables utilisées
Coefficient de régression - Le coefficient de régression est la valeur qui représente le changement de la variable dépendante Y pour un changement unitaire de la variable indépendante X.
Corrélation entre X et Y - La corrélation entre X et Y est la mesure de la force et de la direction de la relation linéaire entre deux variables X et Y. Elle va de -1 à 1.
Écart type de Y - L'écart type de Y est la mesure de l'ampleur de la variation ou de la dispersion des valeurs de la variable Y.
Écart type de X - L'écart type de X est la mesure de l'ampleur de la variation ou de la dispersion des valeurs de la variable X.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Corrélation entre X et Y: 2 --> Aucune conversion requise
Écart type de Y: 150 --> Aucune conversion requise
Écart type de X: 60 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
b1 = r*(σYX) --> 2*(150/60)
Évaluer ... ...
b1 = 5
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
5 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
5 <-- Coefficient de régression
(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Crédits

Créé par Nishan Poojary
Institut de technologie et de gestion Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary a créé cette calculatrice et 500+ autres calculatrices!
Vérifié par Mona Gladys
Collège St Joseph (SJC), Bengaluru
Mona Gladys a validé cette calculatrice et 1800+ autres calculatrices!

4 Régression Calculatrices

Ligne de régression linéaire simple
Aller Variable aléatoire dépendante Y = Constante de régression+(Coefficient de régression*Variable aléatoire indépendante X)
Coefficient de régression donné Corrélation
Aller Coefficient de régression = Corrélation entre X et Y*(Écart type de Y/Écart type de X)
Coefficient de régression
Aller Coefficient de régression = (Moyenne de Y-Constante de régression)/Moyenne de X
Constante de régression
Aller Constante de régression = Moyenne de Y-(Coefficient de régression*Moyenne de X)

Coefficient de régression donné Corrélation Formule

Coefficient de régression = Corrélation entre X et Y*(Écart type de Y/Écart type de X)
b1 = r*(σY/σX)

Qu'est-ce que la régression linéaire ?

La régression linéaire est une méthode statistique utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante (également appelée variable de réponse) et une ou plusieurs variables indépendantes (également appelées variables prédictives). L'objectif de la régression linéaire est de trouver la ligne la mieux ajustée à travers un ensemble de points de données, qui peut ensuite être utilisée pour faire des prédictions sur la variable de réponse pour différentes valeurs des variables prédictives. Les modèles de régression linéaire sont représentés par l'équation y = mx b, où y est la variable de réponse, x est la variable prédictive, m est la pente de la droite et b est l'ordonnée à l'origine. La régression linéaire simple est utilisée pour modéliser la relation entre une variable prédictive et une variable de réponse. La régression linéaire est une technique statistique largement utilisée et est souvent utilisée dans des domaines tels que l'économie, l'ingénierie et les sciences naturelles.

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