1樓：匿名使用者
先求 x、y 的平均數 x_=(3+4+5+6)/4=9/2，y_=(2.5+3+4+4.5)/4=7/2，
然後求對應的 x、y 的乘積之和 ：3*2.5+4*3+5*4+6*4.5=66.5 ，x_*y_=63/4 ，
接著計算 x 的平方之和：9+16+25+36=86，x_^2=81/4 ，
現在可以計算 b 了：b=(66.5-4*63/4) / (86-4*81/4)=0.7 ，
而 a=y_-bx_=7/2-0.7*9/2=0.35 ，
所以迴歸直線方程為 y=bx+a=0.7x+0.35 。
擴充套件資料：
迴歸方程運算案例：
若在一組具有相關關係的變數的資料（x與y）間，通過散點圖我們可觀察出所有資料點都分佈在一條直線附近，這樣的直線可以畫出許多條，而我們希望其中的一條最好地反映x與y之間的關係，即我們要找出一條直線，使這條直線「最貼近」已知的資料點。
因為模型中有殘差，並且殘差無法消除，所以就不能用二點確定一條直線的方法來得到方程，要保證幾乎所有的實測值聚集在一條迴歸直線上，就需要它們的縱向距離的平方和到那個最好的擬合直線距離最小。
記此直線方程為（如右所示，記為①式）這裡在y的上方加記號「^」，是為了區分y的實際值y，表示當x取值xi=1，2，……，6）時，y相應的觀察值為yi，而直線上對應於xi的縱座標是①式叫做y對x的
迴歸直線方程，相應的直線叫做迴歸直線，b叫做迴歸係數。要確定迴歸直線方程①，只要確定a與迴歸係數b。
迴歸方程的有關量：e.隨機變數 ^b.斜率 ^a.截距 —x.x的數學期望 —y.y的數學期望 r.迴歸方程的精確度。
迴歸直線的求法
最小二乘法：
總離差不能用n個離差之和
來表示，通常是用離差的平方和，即作為總離差，並使之達到最小，這樣迴歸直線就是所有直線中q取最小值的那一條，這種使「離差平方和最小」的方法，叫做最小二乘法：
2樓：我是一個麻瓜啊
y=bx+a=0.7x+0.35
先求 x、y 的平均數 x_=(3+4+5+6)/4=9/2，y_=(2.5+3+4+4.5)/4=7/2，然後求對應的 x、y 的乘積之和 ：
3*2.5+4*3+5*4+6*4.5=66.
5 ，x_*y_=63/4 。
接著計算 x 的平方之和：9+16+25+36=86，x_^2=81/4 ，現在可以計算 b 了：b=(66.
5-4*63/4) / (86-4*81/4)=0.7 ，而 a=y_-bx_=7/2-0.7*9/2=0.
35 。
所以迴歸直線方程為 y=bx+a=0.7x+0.35 。
3樓：天氣真好我高興
教科書的公式不齊全，名師講解透徹三個公式，有兩個從未見過。
4樓：仙仙來遲咯
用最小二乘法推出來的β1β0求迴歸方程
求迴歸直線方程的一般步驟是怎樣的
5樓：越亭晚僑汝
用excel行嗎
把資料bai打在兩個豎行裡，找du個空格子選函zhi數slope，函式會讓你dao選資料，y選利息那行內，x選年容份，得到的數就是迴歸直線的斜率（slope）
同樣，選函式(intercept)得到截距給你舉個簡單的例子，比如1,2,3和4，6，8每組先減去本組數的平均，得到-1，0，1和-2，0，2分別相乘求和得到（-1*-2）+（0*0）+（1*2）=4用x那組（就是你年份那組）自己相乘求和得到（-1*-1）+(0*0)+(1*1)=2
用4處以2得到2，是迴歸出來的斜率
用y的平均減（x的平均*斜率得到截距），6（y組平均）-2（y組平均）*2（斜率）
你那組數不用計算器有點困難
迴歸分析的內容和步驟是什麼？
6樓：娛樂大潮咖
1、確定變數：
明確定義了**的具體目標，並確定了因變數。 如果**目標是下一年的銷售量，則銷售量y是因變數。 通過市場調查和資料訪問，找出與**目標相關的相關影響因素，即自變數，並選擇主要影響因素。
2、建立**模型：
依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析**模型。
3、進行相關分析：
迴歸分析是因果因素（自變數）和**因子（因變數）的數學統計分析。 只有當自變數和因變數之間存在某種關係時，建立的迴歸方程才有意義。 因此，作為自變數的因子是否與作為因變數的**物件相關，程度的相關程度以及判斷相關程度的程度是在迴歸分析中必須解決的問題。
相關分析通常需要相關性，並且相關度係數用於判斷自變數和因變數之間的相關程度。
4、計算**誤差：
迴歸**模型是否可用於實際**取決於迴歸**模型的測試和**誤差的計算。 迴歸方程只能通過迴歸方程作為**模型來**，只有當它通過各種測試且**誤差很小時才能**。
5、確定**值：
利用迴歸**模型計算**值，並對**值進行綜合分析，確定最後的**值。
7樓：___耐撕
一、迴歸分析主要內容：
1、從一組資料出發，確定某些變數之間的定量關係式，即建立數學模型並估計其中的未知引數。估計引數的常用方法是最小二乘法。
2、對這些關係式的可信程度進行檢驗。
3、在許多自變數共同影響著一個因變數的關係中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步迴歸、向前迴歸和向後迴歸等方法。
4、利用所求的關係式對某一生產過程進行**或控制。迴歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種迴歸方法計算十分方便。
二、迴歸分析的步驟：
1、確定變數
明確**的具體目標，也就確定了因變數。如**具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量y就是因變數。通過市場調查和查閱資料，尋找與**目標的相關影響因素，即自變數，並從中選出主要的影響因素。
2、建立**模型
依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析**模型。
3、進行相關分析
迴歸分析是對具有因果關係的影響因素（自變數）和**物件（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當自變數與因變數確實存在某種關係時，建立的迴歸方程才有意義。
因此，作為自變數的因素與作為因變數的**物件是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行迴歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關係，以相關係數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。
4、計算**誤差
迴歸**模型是否可用於實際**，取決於對迴歸**模型的檢驗和對**誤差的計算。迴歸方程只有通過各種檢驗，且**誤差較小，才能將回歸方程作為**模型進行**。
5、確定**值
利用迴歸**模型計算**值，並對**值進行綜合分析，確定最後的**值。
8樓：逍遙九少
迴歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。
步驟1.確定變數
明確**的具體目標，也就確定了因變數。如**具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量y就是因變數。通過市場調查和查閱資料，尋找與**目標的相關影響因素，即自變數，並從中選出主要的影響因素。
2.建立**模型
依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析**模型。
3.進行相關分析
迴歸分析是對具有因果關係的影響因素（自變數）和**物件（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當變數與因變數確實存在某種關係時，建立的迴歸方程才有意義。因此，作為自變數的因素與作為因變數的**物件是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行迴歸分析必須要解決的問題。
進行相關分析，一般要求出相關關係，以相關係數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。
4.計算**誤差
迴歸**模型是否可用於實際**，取決於對迴歸**模型的檢驗和對**誤差的計算。迴歸方程只有通過各種檢驗，且**誤差較小，才能將回歸方程作為**模型進行**。
5.確定**值
利用迴歸**模型計算**值，並對**值進行綜合分析，確定最後的**值。
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是引數估計值的t值，根據該值的大小，可以判斷引數估計值是否顯著。請教迴歸模型係數下的數字表示啥意思 本帖bai最後由 wanghaidong918 於 2013 1 13 16 41 編輯 我在文章裡看到du這個zhi迴歸方程，但是我搞不懂dao迴歸係數下面內括號裡的數字又代容表什麼意思，請教各位。...