Antwoord:
Dit alles betekent het minimum tussen de som van het verschil tussen de werkelijke y-waarde en de voorspelde y-waarde.
Uitleg:
Betekent gewoon het minimum tussen de som van alle resuidals
dit alles betekent het minimum tussen de som van het verschil tussen de werkelijke y-waarde en de voorspelde y-waarde.
Op deze manier door het minimaliseren van de fout tussen de voorspelde en de fout die u krijgt de beste pasvorm voor de regressie lijn.
De eerste en tweede termen van een geometrische reeks zijn respectievelijk de eerste en derde termen van een lineaire reeks. De vierde term van de lineaire reeks is 10 en de som van de eerste vijf term is 60 Vind de eerste vijf termen van de lineaire reeks?
{16, 14, 12, 10, 8} Een typische geometrische reeks kan worden weergegeven als c_0a, c_0a ^ 2, cdots, c_0a ^ k en een typische rekenkundige rij als c_0a, c_0a + Delta, c_0a + 2Delta, cdots, c_0a + kDelta Calling c_0 a als het eerste element voor de geometrische reeks die we hebben {(c_0 a ^ 2 = c_0a + 2Delta -> "Eerste en tweede van GS zijn de eerste en derde van een LS"), (c_0a + 3Delta = 10- > "De vierde term van de lineaire reeks is 10"), (5c_0a + 10Delta = 60 -> "De som van de eerste vijf term is 60"):} Oplossen voor c_0, a, Delta we verkrijgen c_0 = 64/3 , a = 3/4, Delta = -2 en
Kevin zweet .08 L / min bij joggen bij 5 mph, en .18 L / min bij hardlopen met 8 mph. overweeg een lineaire relatie, met welke snelheid zal Kevin stoppen met zweten?
2.604 mijl per uur Ik heb MS Excel gebruikt om deze lineaire relatie te ontwikkelen y = 0.0333x -0.0867 Wanneer y (wat de zweetsnelheid is als liters per minuut) nul is, is je x (joggingsnelheid van Kevin) 2.604 km / u. Het betekent dat wanneer het joggingsnelheid 2.604 mph is, Kevin niet zweet. 0.0333x = 0.0867 x = 0.0867 / 0.0333 = 2.604 mph
Waarom wordt de gewone kleinste kwadratenmethode gebruikt in een lineaire regressie?
Als de Gauss-Markus-aannamen van toepassing zijn, biedt OLS de laagste standaardfout van elke lineaire schatter, dus de beste lineaire onbevooroordeelde schatter. Gegeven deze veronderstellingen zijn de co-efficiëntiemiddelen lineair, dit betekent alleen dat beta_0 en beta_1 lineair zijn, maar de x-variabele heeft geen om lineair te zijn, kan het x ^ 2 zijn De gegevens zijn afkomstig van een willekeurige steekproef Er is geen perfecte multi-collineariteit, dus twee variabelen zijn niet perfect gecorreleerd. E (u / x_j) = 0 gemiddelde voorwaardelijke aanname is nul, wat betekent dat de x_j-variabelen geen informatie ve