

拟合回归方程y c =a+bx有什么要求?回归方程中参数a、b的经济含义是什么?:
一般来讲,拟合回归方程的要求是:找出合适的参数a和b,使所确定的回归方程能够达到实际的y值与对应的理论值y。的离差平方和为最小值。即: Q=∑(y-y c ) 2 =∑(y-a-bx) 2 =最小值 回归方程中参数a、b的经济含义上:参数a代表直线的起点值,在数学上称为直线的纵轴截距,它表示x=0时y的常数项。参数b称为回归系数,表示自变量x增加一个单位时因变量y的平均增加值。回归系数的正负号与相关系数是一致的,因此可以从回归系数的正负号来判断两变量相关的方向。
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请问回归系数b的含义是什么?
代表直线在y轴上的截距,b表示直线的斜率,回归系数的涵义是当自变量x每增加一个单位时,因变量y的平均增加值。
回归系数含义是说当其他因素不变时,自变量的以单位变化引起的因变量的变化程度。
回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X),使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时,称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。
根据最小平方法或其他方法,可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后,有一个X的观测值,就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠,估计的误差有多大,都还应经过显著性检验和误差计算。
线性回归有很多实际用途。分为以下两大类:
1、如果目标是预测或者映射,线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后,对于一个新增的X值,在没有给定与它相配对的y的情况下,可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
2、给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp,这些变量有可能与y相关,线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度,评估出与y不相关的Xj,并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
