Ligne de régression linéaire simple Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Variable aléatoire dépendante Y = Constante de régression+(Coefficient de régression*Variable aléatoire indépendante X)
Y = b0+(b1*X)
Cette formule utilise 4 Variables
Variables utilisées
Variable aléatoire dépendante Y - La variable aléatoire dépendante Y est la variable dont la valeur dépend d'autres variables dans une analyse statistique.
Constante de régression - La constante de régression est l'intersection de la ligne de régression sur l'axe Y. Il représente la valeur attendue de Y lorsque X est égal à 0.
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.
Variable aléatoire indépendante X - La variable aléatoire indépendante X est la variable qui n'est pas influencée par d'autres variables dans une analyse statistique. Il est utilisé pour prédire ou expliquer le comportement de la variable dépendante Y.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Constante de régression: 50 --> Aucune conversion requise
Coefficient de régression: 5 --> Aucune conversion requise
Variable aléatoire indépendante X: 10 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
Y = b0+(b1*X) --> 50+(5*10)
Évaluer ... ...
Y = 100
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
100 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
100 <-- Variable aléatoire dépendante Y
(Calcul effectué en 00.020 secondes)

Crédits

Creator Image
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!
Verifier Image
Vérifié par Anamika Mittal
Institut de technologie de Vellore (VIT), Bhopal
Anamika Mittal a validé cette calculatrice et 300+ 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)

Ligne de régression linéaire simple Formule

Variable aléatoire dépendante Y = Constante de régression+(Coefficient de régression*Variable aléatoire indépendante X)
Y = b0+(b1*X)

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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