Простая линия линейной регрессии Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Зависимая случайная переменная Y = Константа регрессии+(Коэффициент регрессии*Независимая случайная переменная X)
Y = b0+(b1*X)
В этой формуле используются 4 Переменные
Используемые переменные
Зависимая случайная переменная Y - Зависимая случайная переменная Y — это переменная, значение которой зависит от других переменных в статистическом анализе.
Константа регрессии - Константа регрессии — это точка пересечения линии регрессии на оси Y. Он представляет собой ожидаемое значение Y, когда X равно 0.
Коэффициент регрессии - Коэффициент регрессии — это значение, которое представляет изменение зависимой переменной Y при единичном изменении независимой переменной X.
Независимая случайная переменная X - Независимая случайная переменная X — это переменная, на которую не влияют другие переменные в статистическом анализе. Он используется для прогнозирования или объяснения поведения зависимой переменной Y.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Константа регрессии: 50 --> Конверсия не требуется
Коэффициент регрессии: 5 --> Конверсия не требуется
Независимая случайная переменная X: 10 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
Y = b0+(b1*X) --> 50+(5*10)
Оценка ... ...
Y = 100
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
100 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
100 <-- Зависимая случайная переменная Y
(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Кредиты

Creator Image
Сделано Нишан Пуджари
Институт технологий и менеджмента Шри Мадхвы Вадираджи (SMVITM), Удупи
Нишан Пуджари создал этот калькулятор и еще 500+!
Verifier Image
Проверено Анамика Миттал
Технологический институт Веллора (VIT), Бхопал
Анамика Миттал проверил этот калькулятор и еще 300+!

4 Регресс Калькуляторы

Простая линия линейной регрессии
​ Идти Зависимая случайная переменная Y = Константа регрессии+(Коэффициент регрессии*Независимая случайная переменная X)
Коэффициент регрессии с учетом корреляции
​ Идти Коэффициент регрессии = Корреляция между X и Y*(Стандартное отклонение Y/Стандартное отклонение X)
Коэффициент регрессии
​ Идти Коэффициент регрессии = (Среднее значение Y-Константа регрессии)/Среднее значение X
Константа регрессии
​ Идти Константа регрессии = Среднее значение Y-(Коэффициент регрессии*Среднее значение X)

Простая линия линейной регрессии формула

Зависимая случайная переменная Y = Константа регрессии+(Коэффициент регрессии*Независимая случайная переменная X)
Y = b0+(b1*X)

Что такое линейная регрессия?

Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной (также известной как переменная отклика) и одной или несколькими независимыми переменными (также известными как переменные-предикторы). Цель линейной регрессии — найти наиболее подходящую линию через набор точек данных, которую затем можно использовать для прогнозирования переменной отклика для различных значений переменных-предикторов. Модели линейной регрессии представлены уравнением y = mx b, где y — переменная отклика, x — предикторная переменная, m — наклон линии, а b — точка пересечения с осью y. Простая линейная регрессия используется для моделирования взаимосвязи между одной переменной-предиктором и одной переменной-откликом. Линейная регрессия — это широко используемый статистический метод, который часто используется в таких областях, как экономика, инженерия и естественные науки.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!