有限总体回归系数B等于-搜答案-搜搜考试网

方程Y=a+bX中的a和b是两个待定系数,根据样本实测（x,y）计算a与b就是求回归方程的过程.为使方程能较好地反映各点的分布规律,应该使各实测点到回归直线的纵向距离的平方和Q=∑(y-y')

http://www.pep.com.cn/gzsx/jszx/xkbsyjc/dzkb/xx23/201006/t20100621_651225.htm

1）回归方程：y=ax+b(1)a,b未知,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)使（2）

不是.r的值只与每一组数据的“相似”程度（与最后的回归方程满足程度）有关,r值越大,回归方程越“值得信奈”,当r=1时,用于计算的每一个实验值（即xi,yi）都是完全能够用回归方程计算的.r的大小反映

linest函数返回一个数组.里面有各种参数对于斜率和截距,也有专门的函数slope和intercept

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.

∑（上面还有个n,下面是i=1）是累计求和符号.从i=1的∑后相应数值,加上i=2的∑后相应数值,加上.一直加到i=n的∑后相应数值,最终结果就是∑（上面还有个n,下面是i=1）.

由于在回归系数b的计算公式中，与相关指数的计算公式中，它们的分子相同，故选B．再问：能解释一下吗

"回归系数"英文对照regressioncoefficient;regressioncoefficients;coefficientofregression;"回归系数"在工具书中的解释1、依变量y对

首先,应该尊重事实数据运算出的结果；其次,变量不显著的原因很多,例如变量受到了数据的影响或者未纳入其他相关的变量,建议可以做一下逐步回归.

a=y(平均)-b*x(平均)=49.5-2.5*15.8=10所以回归方程为y=10+2.5*x

SPSS默认显示至小数点后3位,因此当数字小于1/1000时就只能显示0.000了.所以这种情况并不代表这个数字为0,而是表示它小于1/1000.要想显示完整数字,可以采取以下两个方法中的任意一个：方

在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01

我们假设测定的时候,横坐标没有误差（自己设计的样品,认为没有误差）,所以认为误差完全出现在纵坐标上,即测定值上.所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值,就好了.就认为这个直线离所有点最

其实是关系是这样的：相关系数的值=判定系数的平方根,符号与x的参数相同.只是你没发现而已.他们用不同的表达式表达出来了.所以不能一眼看出来,推导有些复杂.但是,他们在概念上有明显区别,相关系数建立在相

根据概率分布样本可以估算总体.所以样本回归函数能代表总体回归函数.

总体回归函数也成为理论回归函数,模型为E（y|x）=a+bx其中参数ab存在但未知,是一个期望值,样本回归函数也成为经验回归函数模型为y^=a^+b^x其中a^、b^为根据样本数据估计出来的值,y^也

中文名称：回归系数英文名称：regressioncoefficient定义：回归分析中度量依变量对自变量的相依程度的指标,它反映当自变量每变化一个单位时,依变量所期望的变化量.应用学科：遗传学（一级学