回归直线
定义
回归直线方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变数(因变数)对另一个或一组变数(自变数)的回归关係的数学表达式。指在一组具有相关关係的变数的数据(x与Y)间,一条最好地反映x与Y之间的关係直线。离差作为表示xi对应的回归直线纵坐标y与观察值yi的差,其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。数学表达:yi-y^=yi-a-bxi.总离差不能用n个离差之和来表示,通常是用离差的平方和即(yi-a-bxi)^2计算。
原理
如果散点图中点的分布从整体看大致在一条直线附近,我们就称这两个变数之间具有线性相关关係,这条直线叫做回归直线。根据不同的标準,可以画出不同的直线来近似表示这种线性相关关係。比如可以连线最左侧点和最右侧点得到一条直线,或者让画出的直线上方的点和下方的点数目相等。当所有数据点都分布在一条直线附近,显然这样的直线还可以画出许多条,而我们希望找出其中的一条,它能最好地反映x与Y的关係,换言之,我们要找出一条直线,使这条直线“最贴近”已知的数据点。记此直线方程为y^=a+bx。这里在y的上方加记号“^”是为了区分Y的实际值y,表示x取值xi(i=1,2,3……,n)时,Y相应的观察值为yi,而直线上对应于xi的纵坐标是yi^=a+bxi(i为x右下角的数值)。y^=a+bx式叫做Y对x的回归直线方程,b叫回归係数。要确定回归直线方程,只要确定a与回归係数b。
回归直线
用例
在回归分析中,用来描述具有线性关係的因变数y与自变数xi的关係曲线,其一般表达式是y=a+∑bixi,i=1,2,…,n。
回归直线
起源
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