데이터에 선형 회귀를 어떻게 수행합니까?

대답:

이해하려면 완전한 대답을 찾아야합니다.

설명:

나는 당신이 무엇을 의미하는지 완전히 알지 못합니다. x에서 y를 회귀하여 x 효과 y의 변화를 찾는 데이터 집합을 얻습니다.

x y

1 4

2 6

3 7

4 6

5 2

그리고 당신은 x와 y의 관계를 찾고 싶습니다. 그래서 당신은 모델이 유사하다고 믿습니다.

# y = mx + c #

또는 통계

# y = beta_0 + beta_1x + u #

이들 # beta_0, beta_1 # 모집단의 매개 변수와 #유# 관측되지 않은 변수의 효과입니다. 그렇지 않으면 오류 기간이라 불리며, 그래서 당신은 추산자를 원합니다. # hatbeta_0, hatbeta_1 #

그래서 # haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x #

이것은 예측 된 계수가 예측 된 y 값을 제공함을 알려줍니다.

이제 우리는 실제 y 값과 예측치 사이의 가장 작은 차이를 찾아서이 작업 효율에 대한 최상의 추정치를 찾고자합니다.

#min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 ~ hatbeta_0, hatbeta_1 #

이것은 기본적으로 회귀 직선에 대한 y 값과 예측 된 y 값 사이의 차이의 합계 중 최소값을 원한다고 말합니다.

그래서 그들을 찾는 수식은 다음과 같습니다.

# hatbeta_1 = (sum_ (i = 1) ^ n (x_i- barx) (y_i-bary)) / (sum_ (i = 1) ^ n

# hatbeta_0 = bary-hatbeta_1barx #