Коэффициенты регрессии от корреляции
Инструкции: Этот калькулятор коэффициента регрессии покажет вам, пошаговый, как рассчитать наклон и перехват линии регрессии от Коэффициент корреляции, средство образца и стандартные отклонения.Пожалуйста, введите корреляцию (__xyx_a__), образец средств и Образец стандартных отклонений (\(s_x\) и \(s_y\)), чтобы получить коэффициенты регрессии:
Узнайте больше об этой регрессионной коэффициенте калькулятора из коэффициента корреляции
В зависимости от того, имеют ли у вас правильные части информации, есть ярлык для вычисления предполагаемых коэффициентов для линия регрессии.
На самом деле, когда вы знаете коэффициент корреляции \(r\), образец означает \(\bar{X}\), \(\bar{Y}\) и стандартные отклонения обоих __xxyz_d__ (\(s_x\)) и \(Y\) (\(s_y\)), есть очень простой способ найти наклон и перехват, без необходимости вычисления Часто рабочая интенсивная формула, которая обычно используется для получения этих коэффициентов.
Во-первых, с этой информацией мы можем вычислить коэффициент наклона \(m\), который получается с использованием следующей формулы
\[m = \displaystyle r \frac{s_y}{s_x}\]где \(m\) - наклон линии регрессии \(y = mx + n\).
Формула для перехвата
Теперь, когда у вас есть наклон, вы можете вычислить перехват \(n\), используя следующую формулу:
\[n = \bar{Y} - m \bar{X}\]Обратите внимание, что здесь вы используете \(m\), вы вычисляете на предыдущем шаге.
Конечно, если у вас нет этих конкретных предметов информации (корреляция, средство образца и выборки стандартных отклонений), вы всегда можете использовать Обычная регрессиональная линия калькулятор это использует Пример данных из переменных \(X\) и \(Y\).
