データに対して線形回帰を実行する方法

回答：

あなたは理解するために完全な答えを見る必要があります

説明：

xの変化がyにどのような影響を与えるかを見つけるために、xのyを回帰したところで、最初にデータセットを取得したときの意味がよくわかりません。

x y

1 4

2 6

3 7

4 6

5 2

そして、あなたはxとyの間の関係を見つけたいので、あなたはモデルが次のようであると信じると言います

#y = mx + c#

または統計で

#y = beta_0 + beta_1x + u#

これら #beta_0、beta_1# 母集団のパラメータは #u# 他の方法では誤差項と呼ばれる観測されていない変数の効果であるため、推定量が必要です。 #hatbeta_0、hatbeta_1#

そう #haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x#

これは、予測された係数が予測されたy値を与えることをあなたに伝えます。

そのため、実際のy値と予測値の差が最も小さいことを確認して、これらの共効率に対する最良の推定値を見つけます。

#min sum_（i = 1）^ nhatu_i ^ 2〜hatbeta_0、hatbeta_1#

これは基本的に、あなたが回帰直線のために実際のy値と予測されたy値の間の差の合計の最小値が欲しいということを言います

だからそれらを見つけるための式は

#hatbeta_1 =（sum_（i = 1）^ n（x_i-barx）（y_i-bary））/（sum_（i = 1）^ n（x_i-barx）^ 2）#

#hatbeta_0 = bary-hatbeta_1barx#