擬合回歸線方程的問題

1樓:匿名使用者

b和抄a都只是乙個引數,回歸方程,你設的時候,看的是x有幾個,(也就是有幾個變數可以影響到y值)

公式是沒有的啦,不過你可以去用spss(專業的資料統計工具,可以自己算出回歸方程的)

至於你的方程有什麼意義,那要看題目麵定了,我只能說這麼多了,

希望我的回答可以給與您一定的幫助,祝您學習愉快

線性回歸和一次曲線擬合的區別?

2樓:飛翔雨兒

回歸(分析bai)可以理解為一種方法du或演算法,即研究zhi因變數daoy和自變數專x之間關係的一種數學統屬

計方法,目的是了解y和x之間相關性的強度。

擬合是推求乙個函式表示式y=f(x)來描述y和x之間的關係,一般用最小二乘法原理來計算。

用直線來擬合時,可以叫一次曲線擬合,雖然有點彆扭;用二次函式來擬合時,可以叫拋物線擬合或二次曲線擬合,但不能說線性回歸。

用直線(y=ax+b)擬合時,得到的方程和一元線性回歸分析得到的方程是一樣的,但是擬合時可以人為指定函式引數形式,如b=0,而線性回歸分析目的則側重於描述y和x線性相關的程度,通常會同時計算相關係數、f檢驗值等統計引數。

3樓:匿名使用者

第乙個是一次曲線擬合。

第二個既然是「二次方程」,那就是二次曲線擬合。類似地,用三次方程表示就是三次曲線擬合;用指數就是指數曲線擬合......

線性回歸和一次曲線擬合沒有區別。

請問,【線性擬合】與【線性回歸】的區別是什麼??

4樓:

線性回歸就是線性擬合,在統計的意義上是等價的。擬合就是為了找到那條,對所有點來說,殘差平方和最小的直線,線性回歸也是。

回歸是國外的**叫regression,命名的統計學家是想說,這些點都圍繞在一條看不見的直線,直線周圍的點若偏離的大了感覺就有回歸直線,向直線靠攏的趨勢。

擬合是國內的傳統**,用一條直線代替樣本點,以達到**的作用。

最後說一下線性這個概念,比如擬合每天學習時間和高考成績,可能就是線性的。

但若擬合收入高低和幸福指數,那很可能就不是了,因為不是說賺的越高越高興,而且可能到了很高的水平,收入增加了很多,卻幸福不起來,資料有可能是指數,有可能是二次函式,這些都歸為非線性。主要是線性這個性質非常友好,大家喜聞樂見,所以有了很多轉換公式,把非線性的資料變換成線性,擬合出來再反變換回去。

5樓:匿名使用者

「線性擬合」與「線性回歸」的區別是:6月24日 21:37 兩個變數之間的關係是一次函式關係的——圖象是直線,這樣的兩個變數之間的關係就是「線性關係」;如果不是一次函式關係的——圖象不是直線,就是「非線性關係」。

線性擬合:設給定離散資料(1)式中xk為自變數x(標量或向量,即一元或多元變數)的取值;yk為因變數y(標量)的相應值。曲線擬合要解決的問題是尋求與(1)的背景規律相適應解析表示式 (2),使它在某種意義下最佳地逼近或擬合(1),?

(x,b)稱為擬合模型;為待定引數,當b)僅在?中線性地出現時,稱模型為線性的,否則為非線性的。

線性回歸是利用數理統計中的回歸分析,來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,運用十分廣泛。分析按照自變數和因變數之間的關係型別,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

6樓:匿名使用者

正確答案參見「其他回答」