NộI Dung
Một trong những công cụ cơ bản nhất cho kỹ thuật hoặc phân tích khoa học là hồi quy tuyến tính. Kỹ thuật này bắt đầu với một tập dữ liệu trong hai biến. Biến độc lập thường được gọi là "x" và biến phụ thuộc thường được gọi là "y." Mục tiêu của kỹ thuật là xác định dòng, y = mx + b, gần đúng với tập dữ liệu. Đường xu hướng này có thể hiển thị, về mặt đồ họa và số, mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập. Từ phân tích hồi quy này, một giá trị cho tương quan cũng được tính toán.
Xác định và phân tách các giá trị x và y của các điểm dữ liệu của bạn. Nếu bạn đang sử dụng bảng tính, hãy nhập chúng vào các cột liền kề. Nên có cùng số lượng giá trị x và y. Nếu không, phép tính sẽ không chính xác hoặc hàm bảng tính sẽ trả về lỗi. x = (6, 5, 11, 7, 5, 4, 4) y = (2, 3, 9, 1, 8, 7, 5)
Tính giá trị trung bình cho các giá trị x và giá trị y bằng cách chia tổng của tất cả các giá trị cho tổng số giá trị trong tập hợp. Các mức trung bình này sẽ được gọi là "x_avg" và y_avg. "X_avg = (6 + 5 + 11 + 7 + 5 + 4 + 4) / 7 = 6 y_avg = (2 + 3 + 9 + 1 + 8 + 7 + 5) / 7 = 5
Tạo hai bộ dữ liệu mới bằng cách trừ giá trị x_avg từ mỗi giá trị x và giá trị y_avg từ mỗi giá trị y. x1 = (6 - 6, 5 - 6, 11 - 6, 7 - 6 ...) x1 = (0, -1, 5, 1, -1, -2, -2) y1 = (2 - 5, 3 - 5, 9 - 5, 1 - 5, ...) y1 = (-3, -2, 4, -4, 3, 2, 0)
Nhân mỗi giá trị x1 với mỗi giá trị y1, theo thứ tự. x1y1 = (0 * -3, -1 * -2, 5 * 4, ...) x1y1 = (0, 2, 20, -4, -3, -4, 0)
Bình phương mỗi giá trị x1. x1 ^ 2 = (0 ^ 2, 1 ^ 2, -5 ^ 2, ...) x1 ^ 2 = (0, 1, 25, 1, 1, 4, 4)
Tính tổng của các giá trị x1y1 và x1 ^ 2. sum_x1y1 = 0 + 2 + 20 - 4 - 3 - 4 + 0 = 11 sum_x1 ^ 2 = 0 + 1+ 25 + 1 + 1 + 4 + 4 = 36
Chia "sum_x1y1" cho "sum_x1 ^ 2" để lấy hệ số hồi quy. sum_x1y1 / sum_x1 ^ 2 = 11/36 = 0,303