线性回归中sse和sst的计算公式

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

1>F=SSR-SSE=60/40=1.52>dfR=1,dfE=20-2=18.F(1,18)0.05=4.41(查表)3>1.5SSR=(r^2)SSY,SSE=(1-r^2)SSY所以F=(r^

误差看平方和一列,模型一行是组间、误差一行是组内,合计是总体误差SST=278.9475SSR=183.24469SSE=95.70281

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.

回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.

以最小平方法做线性回归估计这直线方程式y=a+b*x;最小平方法求出估计值a,b,代入得估计直线}复制内容到剪贴板代码:x:=k棒值;y:=c;b1:=Σ(x(i)-avr(x,30))*(y(i)-

线性回归方程http://baike.baidu.com/view/1129836.htm?fr=ala0_1

（1）SSR的自由度为k=1；SSE的自由度为n-k-1=18；因此：F=1SSRkSSEnk=6014018=27（2）1,18F&#

不会不一致,只是数据的表达方法上有所不同.再问：表达方式的不同是指？实际现在，y=ax+b的两个公式，a是一致的，但是b一个为1034，一个为1021，这个差距是明显存在的啊。

解题思路：第一问属于古典概型，利用公式P=n/N；第二问利用公式进行计算；第三问求值、比较。解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("ht

很简单,随机选择采样点,然后excle统计.很多东西不是想象中的那么复杂.

x的系数为0.003528,常数项为-0.008404,R平方为0.965528.再问：不明觉厉。。。我要的是为什么a会是负值相关系数为什么小于0.999再答：画出散点图如上，由图可知，截距项符号为负

主要区别有三点：1.线性相关分析涉及到变量之间的呈线性关系的密切程度,线性回归分析是在变量存在线性相关关系的基础上建立变量之间的线性模型；2.线性回归分析可以通过回归方程进行控制和预测,而线性相关分析

1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收

设训练数据为（Xi,Yi）,i=1,2,...,n.回归模型为Y=aX+b+W.a,b为待定系数.w为模型误差.Yi=aXi+b+Wi,Wi=Yi-aXi-b,i=1,2,...,n一般的回归准则是使

做多元线性回归分析的时候,有可能存在多重共线性的情况,为了消除多重共线性对回归模型的影响,通常可以采用主成分回归和偏最小二乘法来提高估计量的稳定性.主成分回归是对数据做一个正交旋转变换,变换后的变量都

答：求和符号"∑".符号"∑"读作"西格玛",常用作求和,"∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有一个ai)读作"西格玛ai从i=1到i=n","∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有

是相关系数r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数～

polyfit（X,Y,1）