一元线性回归中F=t

y=30.331-1.877X这个y上面要加^这个符号的再问：相关系数是多少…？再答：r=-0.97203

df=degreeoffreedom自由度F联合检验F值coefficient回归系数standarderror标准差T-statT检验值=回归系数/标准差P-valueP值,T检验值查表对应的P概率

我还记得第二个问题的答案：等价

int应该是调用regress函数的第二个返回值,也就是对回归系数的区间估计NAN表示不定量,说明regress函数无法对你的回归系数做区间估计,看看你是不是少了什么东西,比如说置信度

使用regress命令多元线性回归——用最小二乘估计法B=REGRESS(Y,X),返回值为线性模型Y=X*B的回归系数向量X,n-by-p矩阵,行对应于观测值,列对应于预测变量Y,n-by-1向量,

因为一元线性回归方程在建立时要求离回归的平方和最小,即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程.在此基础上就可以证明SST=SSe+SSr,详见图片.

T是统计量的值,由于T分布的特性是：取值离远点越远,取到这个值的可能性越小.而在回归分析里,我们的检验的假设是“X的系数=0（当此时,X和Y无关）”,所以T值（的绝对值）越大越好,因为越大,就说明检验

6再问：6？怎么算的。。为什么我算的是-6再答：呃……抱歉少打了个负号再问：哦哦，肯定不？再问：我开学得去考试呢。。再答：平均值过符合线性方程再答：确定再答：你考什么试再问：好的，谢谢你再问：概率论

是说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.

相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决

我用origin给你拟合了一下,不是一次的,是二次的.以下是拟合结果：[2006-6-1209:15"/Graph1"(2453898)]PolynomialRegressionforData1_B:

你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200

在MATLAB里,多项式由一个系数的行向量表示,其系数是按降序排列.所以：A=-0.2444B=0.6064

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

就比如说,y是找工作成功率,x就是影响工作成功率的各种因素（如年龄,性别,家庭条件）,但是年龄不是被家庭条件影响

令线性回归方程为：y=ax+b(1)a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2(2

一元线性回归法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法.常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量

步骤：　　1.列计算表,求∑x,∑xx,∑y,∑yy,∑xy.　　2.计算Lxx,Lyy,Lxy　　Lxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ)　　Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ)　　Lxy=∑(x-xˇ)(

是依据误差的平方和最小这个条件来求回归系数的.比如一元的,y=ax+bE=∑(y-yi)^2=∑(axi+b-yi)^2将a,b看成变量,则E的最小值需有其偏导数为0,即E'a=2∑(axi+b-yi

见上传的图片那个符号的意思是求和,例如把把所有X的值相加,有平方号的是把X平方后再相加可能B的分子比较难明,前一项是对应的X与Y相乘后再相加,得出的和再乘以N后一项是所有X求和后乘以所有Y的求和.