Hoe om meerdere regressiekoëffisiënte Bereken

Kleinste kwadrate regressie bereken statistiese parameters wat gebruik word om `n voorspelbare model waarin die waarde van `n afhanklike veranderlike y kan geskat word deur gebruik te maak bekende waardes van `n stel van j onafhanklike veranderlikes x (j) te bou. Die wiskunde gebruik in die berekening van die j x-koëffisiënte verminder die verskil van die som van die vierkante tussen die N waargeneem x en y pare om `n a en bepaal en stel bs sodanig dat y = b (i) x (i) + `n bied die beste voorspellende model.

Verkry N, die steekproefgrootte waarvoor jy die kleinste kwadrate x-koëffisiënte in die berekende model sal bereken.

Bereken die som van elk van die j pare van die waargeneem x (i) en y waardes en noem hulle Sum (X (i)) en Sum (Y).

Bereken die vierkant van die bedrag van elk van die j waargeneem x (i) waardes en noem hulle Sum (X (i)) ^ 2.

Bereken die som van die kwadrate van elk van die j waargeneem x (i) waarde afwykings van die gemiddelde van x (x (i) - x (i) bar) ^ 2 en noem dit Sum (x (i) ^ 2).

Bereken die som van die kruis produkte van elk van die j waargeneem x (i) waarde afwykings van die gemiddelde van x (i), (x (i) - x (i) bar) keer die waargeneem y waarde afwykings van die gemiddelde van y (y - y bar) en noem dit Sum (x (i) y).

Bereken elk van die j regressiekoëffisiënte b (i) deur die volgende formule: b (i) = [N (Som (X (i) y) - Sum (X (i)) Som (Y)] / [nSum (x (i) ^ 2) - Sum (X (i)) ^ 2].