1樓：匿名使用者
意識就是直線迴歸這個數學模型在運用到管理中是非常有效果的。
直線迴歸一般被用做**，比如**明年的銷售量 當然前提是你有以前的銷售資料
他是這樣一個假設 假設 銷售量呈線性增長，即呈直線增長，然後來算明年的銷售 量。
線性 關係在數學上就表現為一個直線的方程，這個方程的ab係數可以用以前年度銷售資料來算出來。 這樣就可以算任何一年的銷售量了 。
這裡的意思就是說用這個迴歸方程來算 是可以比較準確進行**。
有如下幾個結論：①相關指數r2越大，說明殘差平方和越小，模型的擬合效果越好；②迴歸直線方程：y＝bx+a
spss怎麼用最小二乘法估計y=a+bx中a與b的值？
2樓：南瓜蘋果
**如下：
//point.h
#include
using namespace std;
class point//point類的宣告
double getx()
double gety()
friend double linefit(point l_point, int n_point);//友元函式
//int型變數為點數
private: //私有資料成員
double x;
double y;
};//end of point.h
擴充套件資料
最小二乘法直線擬合，最小二乘法多項式（曲線）擬合，機器學習中線性迴歸的最小二乘法，系統辨識中的最小二乘辨識法，引數估計中的最小二乘法，等等。所謂最小二乘，其實也可以叫做最小平方和。
就是通過最小化誤差的平方和，使得擬合物件無限接近目標物件，這就是最小二乘的核心思想。可以看出，最小二乘解決的是一類問題，就是需要擬合現有物件的問題。
最小二乘應該說是一種思想，而只有結合了具體物件，才變成最小二乘法。這也就導致了多種多樣的最小二乘公式、推導、證明等等。但是，其核心是最小二乘的思想，只是展示形式不同。
3樓：匿名使用者
請參照下列操作。
係數(a)
模型 非標準化係數 標準係數
b 標準誤差 t sig.
1(常量) 1.662(a) .2975 .595 .001
自變數 .139(b) .030 .882 4.579 .004
a. 因變數: 因變數
迴歸方程為 因變數^ = 1.662 + 0.139 自變數
擬合迴歸方程yc=a+bx有什麼前提條件?寫出引數a、b的計算公式並解釋經濟含義。
4樓：匿名使用者
（1）前提條件有：兩變數之間確存**性相關關係；兩變數相關的密切程度必須是顯著相關以上；找到合適的引數a、b，使所確定的迴歸方程達到使實際的y值與對應的理論估計值yc的離差平方和為最小。
（2）a的經濟含義是代表直線的起點值，在數學上稱為直線的縱軸截距，它表示x=0時y常項。
引數b 稱為迴歸係數，表示自變數x增加一個單位時因變數y的平均增加值，迴歸係數b 正負號可以判斷相關方向，當b>0時，表示正相關，當b<0表示負相關。
5樓：匿名使用者
只有一個因為影響到生產利潤,且這個因素對於利潤的影響力,呈線性關係,即,影響效果一般
6樓：度漾尹梓暄
r平方擬合度可以用rsq函式計算。
標準誤差公式steyx函式
方差是標準誤差的平方
a,b分別可以用index(linest)函式計算
t計算，不太清楚
在做迴歸分析時，被解釋變數是y，解釋變數是x，能否設定擬合方程為y=axy+bx+c的形式？a、b、c為常數。
7樓：匿名使用者
不行。迴歸方程的擾動項會與迴歸變數xy相關，產生內生性問題，影響估計結果的一致性，迴歸無效。
給出以下四個命題：①由樣本資料得到的迴歸直線方程y=bx+a必過樣本點的中心（.x，.y）；②在刻畫迴歸模型
8樓：抹黑倳
①迴歸直線一定過樣本中心（.x，.
y），滿足迴歸直線方程的要求，正確．
②在刻畫迴歸模型的擬合效果時，相關指數r2的值越大，說明擬合的效果越好，正確；
③對分類變數x與y，它們的隨機變數k2的觀測值k來說，k越大，「x與y有關係」的把握程度越大，④不正確．
④在迴歸直線方程
y=0.2x+2中，當解釋變數x每增加一個單位時，預報變數?
y平均增加0.2個單位，故④正確；
故選：c．
擬合迴歸方程yc=a+bx有什麼前提條件
9樓：我能不能呀
這沒什麼關係
只取兩個點，就直接兩點連一線而得到a'
b'了另外四個點可以任意影響到最終的擬合直線
用c語言或c++編寫線性方程擬合 y=a+bx
做線性擬合y=a+bx時，如何用統計學方法判斷某個資料點是否偏離過大，是否要捨去
10樓：遙遠的浮雲
看標準化殘差 其絕對值》=2的觀測點認為是可疑點
>=3 的認為是異常點 具體什麼事標準化殘差 可以上網搜到