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  • 用最小二乘法求回歸方程?X 0.00/0.10/0.20/0.30/0.40/0.50/0.60

    用最小二乘法求回歸方程?X 0.00/0.10/0.20/0.30/0.40/0.50/0.60
    Y 0.037/0.097/0.125/0.138/0.205/0.229/0.275
    都可以!
    其他人氣:291 ℃時間:2020-02-06 04:26:36
    優(yōu)質(zhì)解答
    你是要知道方法還是就要求這組數(shù)據(jù)的回歸方程?
    我現(xiàn)在用word打的公式都上傳不了了,這是百度給的公式,你要是有書或者找課件的話會更直觀一些,應(yīng)該有兩組公式的,看你的數(shù)據(jù)條件了,都能求出什么統(tǒng)計量.就是要求xy的和,x的和乘以y的和,x平方的和,x和的平方這幾個統(tǒng)計量.手算的過程就是這樣了.最小二乘法是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的中最重要的方法,在數(shù)理統(tǒng)計中也會稍有提到.
     a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2)
     b=y(平均)-a*x(平均)
    還有一種方法,就是運(yùn)用數(shù)學(xué)類的軟件,一般我們都用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的軟件Eviews來進(jìn)行運(yùn)算.運(yùn)算結(jié)果如下
    Dependent Variable:Y
    Method:Least Squares
    Date:10/14/12 Time:11:02
    Sample(adjusted):1901 1906
    Included observations:6 after adjusting endpoints
    Y=C(1)+C(2)*X
    Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.
    C(1) 0.045857 0.010158 4.514430 0.0107
    C(2) 0.370571 0.033550 11.04520 0.0004
    R-squared 0.968253 Mean dependent var 0.138500
    Adjusted R-squared 0.960316 S.D.dependent var 0.070455
    S.E.of regression 0.014035 Akaike info criterion -5.433301
    Sum squared resid 0.000788 Schwarz criterion -5.502714
    Log likelihood 18.29990 Durbin-Watson stat 2.860888
    Y=C(1)+C(2)*X 這個就是回歸方程的模型了,你把C(1)和C(2)的結(jié)果帶進(jìn)去就好了.
    你的這組數(shù)據(jù)的回歸方程應(yīng)該是Y=0.045857+0.370571X
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