Regressiecoëfficiënt gegeven correlatie Rekenmachine

✖De correlatie tussen X en Y is de maatstaf voor de sterkte en richting van het lineaire verband tussen twee variabelen X en Y. Het varieert van -1 tot 1.ⓘ Correlatie tussen X en Y [r]			+10% -10%
✖Standaarddeviatie van Y is de maatstaf voor de hoeveelheid variatie of spreiding van waarden in de variabele Y.ⓘ Standaardafwijking van Y [σ_Y]			+10% -10%
✖Standaarddeviatie van X is de maatstaf voor de hoeveelheid variatie of spreiding van waarden in de variabele X.ⓘ Standaardafwijking van X [σ_X]			+10% -10%

✖Regressiecoëfficiënt is de waarde die de verandering in de afhankelijke variabele Y vertegenwoordigt voor een eenheidsverandering in de onafhankelijke variabele X.ⓘ Regressiecoëfficiënt gegeven correlatie [b₁]

⎘ Kopiëren

👎

Formule

✖

Regressiecoëfficiënt gegeven correlatie

Formule

`"b"_{"1"} = "r"*("σ"_{"Y"}/"σ"_{"X"})`

Voorbeeld

`"5"="2"*("150"/"60")`

Rekenmachine

LaTeX

Reset

👍

Downloaden Coëfficiënten, proporties en regressie Formules Pdf PDF Image

Regressiecoëfficiënt gegeven correlatie Oplossing

STAP 0: Samenvatting voorberekening

Formule gebruikt

Regressiecoëfficiënt = Correlatie tussen X en Y*(Standaardafwijking van Y/Standaardafwijking van X)
b₁ = r*(σ_Y/σ_X)
Deze formule gebruikt 4 Variabelen

Variabelen gebruikt

Regressiecoëfficiënt - Regressiecoëfficiënt is de waarde die de verandering in de afhankelijke variabele Y vertegenwoordigt voor een eenheidsverandering in de onafhankelijke variabele X.
Correlatie tussen X en Y - De correlatie tussen X en Y is de maatstaf voor de sterkte en richting van het lineaire verband tussen twee variabelen X en Y. Het varieert van -1 tot 1.
Standaardafwijking van Y - Standaarddeviatie van Y is de maatstaf voor de hoeveelheid variatie of spreiding van waarden in de variabele Y.
Standaardafwijking van X - Standaarddeviatie van X is de maatstaf voor de hoeveelheid variatie of spreiding van waarden in de variabele X.

STAP 1: converteer ingang (en) naar basiseenheid

Correlatie tussen X en Y: 2 --> Geen conversie vereist
Standaardafwijking van Y: 150 --> Geen conversie vereist
Standaardafwijking van X: 60 --> Geen conversie vereist

STAP 2: Evalueer de formule

Invoerwaarden in formule vervangen

b₁ = r*(σ_Y/σ_X) --> 2*(150/60)

Evalueren ... ...

b₁ = 5

STAP 3: converteer het resultaat naar de eenheid van de uitvoer

5 --> Geen conversie vereist

DEFINITIEVE ANTWOORD

5 <-- Regressiecoëfficiënt

(Berekening voltooid in 00.004 seconden)

Je bevindt je hier -

Huis » Wiskunde » Statistieken » Coëfficiënten, proporties en regressie » regressie » Regressiecoëfficiënt gegeven correlatie

Credits

Gemaakt door Nishan Poojary

Shri Madhwa Vadiraja Instituut voor Technologie en Management (SMVITM), Udupi

Nishan Poojary heeft deze rekenmachine gemaakt en nog 500+ meer rekenmachines!

Geverifieërd door Mona Gladys

St Joseph's College (SJC), Bengaluru

Mona Gladys heeft deze rekenmachine geverifieerd en nog 1800+ rekenmachines!

< 4 regressie Rekenmachines

Eenvoudige lineaire regressielijn

Gaan Afhankelijke willekeurige variabele Y = Regressieconstante+(Regressiecoëfficiënt*Onafhankelijke willekeurige variabele X)

Regressiecoëfficiënt gegeven correlatie

Gaan Regressiecoëfficiënt = Correlatie tussen X en Y*(Standaardafwijking van Y/Standaardafwijking van X)

Regressiecoëfficiënt

Gaan Regressiecoëfficiënt = (Gemiddelde van Y-Regressieconstante)/Gemiddelde van X

Regressieconstante

Gaan Regressieconstante = Gemiddelde van Y-(Regressiecoëfficiënt*Gemiddelde van X)

Regressiecoëfficiënt gegeven correlatie Formule

Regressiecoëfficiënt = Correlatie tussen X en Y*(Standaardafwijking van Y/Standaardafwijking van X)
b₁ = r*(σ_Y/σ_X)

Wat is lineaire regressie?

Lineaire regressie is een statistische methode die wordt gebruikt om de relatie tussen een afhankelijke variabele (ook wel responsvariabele genoemd) en een of meer onafhankelijke variabelen (ook wel voorspellende variabelen genoemd) te modelleren. Het doel van lineaire regressie is om de best passende lijn te vinden door een reeks gegevenspunten, die vervolgens kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen over de responsvariabele voor verschillende waarden van de voorspellende variabelen. Lineaire regressiemodellen worden weergegeven door de vergelijking y = mx b, waarbij y de responsvariabele is, x de voorspellende variabele, m de helling van de lijn en b het y-snijpunt. Eenvoudige lineaire regressie wordt gebruikt om de relatie tussen één voorspellende variabele en één responsvariabele te modelleren. Lineaire regressie is een veelgebruikte statistische techniek en wordt vaak gebruikt op gebieden als economie, techniek en natuurwetenschappen.

Huis

VRIJ PDF's

🔍 Zoeken

Categorieën

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!